NIMSクリープデータシートを用い、機械学習によってフェライト耐熱鋼のクリープ寿命予測をおこなった。サポートベクター回帰手法によるものが最も予測性能が高く、テストデータに対するクリープ寿命の常用対数の二乗平均平方根誤差は0.14と小さく、これは1.38倍以内の予測精度を有す...