ML-Crate项目：基于机器学习的分子性质预测研究
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Crate 分子性质预测是计算化学和药物发现领域的重要研究方向。本文介绍了一个基于机器学习技术预测分子中原子对间标量耦合常数的完整项目实现方案。
项目概述
该项目旨在通过机器学习模型预测分子结构中原子对之间的标量耦合常数。标量耦合常数是核磁共振(NMR)光谱中的重要参数，能够反映分子内部原子间的相互作用强度，对分子结构解析具有重要意义。
数据集特征
项目使用了来自Kaggle竞赛的CHAMPS数据集，该数据集包含多种分子结构信息：
- 原子类型和坐标
- 分子组成信息
- 原子间连接关系
- 实测标量耦合常数
技术实现方案
1. 数据预处理
对原始分子数据进行清洗和转换，处理缺失值和异常值。特别针对分子结构数据，需要进行原子坐标归一化和特征编码。
2. 探索性数据分析(EDA)
通过可视化手段分析数据分布特征：
- 标量耦合常数的统计分布
- 不同类型原子对的耦合常数差异
- 分子结构与耦合常数的相关性
3. 特征工程
针对分子数据特点构造有效特征：
- 原子间距离和角度特征
- 原子类型组合特征
- 分子全局描述符
- 基于化学知识的衍生特征
4. 模型构建与比较
项目实现了多种机器学习算法的对比实验：
传统机器学习模型：
- 随机森林(RF)
- 决策树(DT)
- 支持向量机(SVM)
- K近邻(KNN)
- 线性回归
深度学习模型：
- 全连接神经网络
- 图神经网络(GNN)
特别地，图神经网络非常适合处理分子图结构数据，能够有效捕捉原子间的拓扑关系。
5. 模型评估与选择
通过交叉验证和多种评估指标(如MAE、RMSE、R²)比较模型性能，选择最佳预测模型。项目重点关注模型在测试集上的泛化能力。
技术挑战与解决方案
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分子数据表示：采用图结构表示分子，节点表示原子，边表示化学键，有效保留结构信息。
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特征选择：结合领域知识构造物理意义明确的特征，如原子电负性差异、键长等。
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模型解释性：使用SHAP值等解释性工具分析模型预测依据，增强结果可信度。
实际应用价值
该技术可应用于：
- 药物发现中的分子性质预测
- 材料科学中的分子设计
- 化学反应的机理研究
- 实验数据的补充和验证
项目总结
本项目展示了机器学习在计算化学领域的典型应用。通过系统性的数据分析和多种算法比较，建立了可靠的分子性质预测模型。特别是图神经网络的应用，为解决分子结构数据建模提供了新思路。项目成果可为相关领域研究提供参考，也为进一步开发更精确的预测模型奠定了基础。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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