一种数据保真度评价方法及系统

本发明公开了一种数据保真度评价方法及系统，涉及材料科学与机器学习交叉领域，其中方法包括以下步骤：获取多保真度数据集，采用多保真度数据集中数据量最小的数据集所包含的数据量；构建并改进预测模型，并利用改进后的预测模型对数据集进行不确定性量化，得到预测结果；对所述预测结果进行排序及分析，完成数据保真度评价。本申请仅通过修改预测模型本身的损失函数就能够达到预测不确定性的效果，同时，损失函数的修改是非常灵活且便捷的，使用者可以根据自身需求对其进行改变，这也提高了该发明应用的可能性及便利性。