本研究では、ランダムフォレスト回帰モデルを活用し、合金鋼の機械的特性（伸び、引張強度、降伏強度）を材料組成の特徴から予測する方法について探求しています。具体的には、鉄（Fe）、クロム（Cr）、ニッケル（Ni）、マンガン（Mn）、シリコン（Si）、銅（Cu）、炭素（C）、および冷間圧延中の変形率を含むデータセットを用いて、モデルの訓練と評価を行いました。高い予測性能を示す結果が得られ、R2スコアや平均二乗誤差（MSE）を通じてモデルの効果が検証されました。さらに、残差プロットや学習曲線といった性能指標に基づき、アンサンブル学習技術が材料特性予測に与える可能性と、産業応用の文脈における重要性についても論じられています。