[P] P217~P230　材料化学

[P217] AA5083における複数の機械学習モデルによる腐食起点介在物の予測

○上田 真碧¹、白岩 隆行¹、榎 学²、武 凱歌¹ (1. 東京大学、2. 東京工科大)

キーワード：

腐食、Al合金、機械学習

Al合金AA5083に関する介在物の形状、元素組成、及び凝集度に関する18個の特徴量において、SVM、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost を用いて腐食起点介在物予測モデルを作成した。それぞれで特徴量重要度を評価した後、重要度上位の特徴量を選択して、モデルを作成し、全体の予測精度、及び腐食起点介在物に対するF1スコアを評価指標として算出した。