本文提出并验证了一种新的基于物理信息特征（PIF）的监督机器学习-20250427053901

本文提出并验证了一种新的基于物理信息特征（PIF）的监督机器学习方法，通过构建量纲一致的特征显著提高了模型在科学任务中的预测性能和解释性，并通过特征排序展示了识别潜在物理机制的潜力，强调了在科学应用中整合领域知识到特征设计中的重要价值。