有机物水溶液溶解度模型训练和预测
本案例我们探究有机物在水中的溶解度，试图训练一个通用模型来预测任何有机物的水溶液溶解度。本案例分数据收集、模型训练、溶解度预测3个步骤。
1. 数据收集
我们从文献中搜集1000个有机物的水溶液溶解度数据，单位logS(mol/L)。整理成海森平台支持的csv文件格式，第1列为有机分子的smiles码，第2列为水溶解度，单位logS(mol/L)。
2. 模型训练
在海森大数据平台，训练有机物溶解度模型。
-打开“AI材料设计”界面；
-在“模型训练”页面中，打开“开始训练模型”；
-上次整理好的溶解度csv文件，填写模型名称，点击“开始训练”；
-等待训练结束后，可看到模型的评价参数
-如果测试集R² < 0.6，建议在预选模型中选择其他模型，直到R² > 0.6，这样有机物溶解度模型就训练好了。
3. 溶解度预测
-在“AI预测”-- “任务管理”页面中，打开“数据库检索预测”。
-在弹出窗口中绘制一个母核分子，填写任务名称、选择上一步训练好的溶解度模型，填写数量，点“子结构检索”。
-等待数据库中检索出子结构后，点“开始预测”。
-等待预测完成后，在任务列表中，点开“结果”，查看预测结果。
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时间
2024-04-23
作者
海森大数据