经过计算并验证发现，山西山煤在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
随后开发了回归模型来预测铜基、得售电业铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，得售电业同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。此外，山西山煤作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，山西山煤结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
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