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发布于: 2024-8-14
最后更新: 2025-1-24
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1. 引言1.1 研究背景1.2 问题陈述1.3 研究目标和意义1.4 论文结构安排2. 相关工作2.1 化学反应产率预测的研究现状2.2 基于机器学习的方法随机森林支持向量机K2.3 基于深度学习的方法神经网络卷积神经网络递归神经网络2.4 本研究的创新点3. 方法3.1 数据集介绍3.2 数据预处理3.2.1 分子指纹提取3.2.2 特征缩放3.2.3 特征选择3.3 模型构建3.3.1 随机森林3.3.2 支持向量机3.3.3 神经网络3.4 模型集成3.4.1 加权平均法3.4.2 投票法3.4.3 堆叠法3.5 模型评估3.5.1 均方误差(MSE)3.5.2 均方根误差(RMSE)3.5.3 平均绝对误差(MAE)3.5.4 决定系数(R²)4. 实验结果及分析4.1 单一模型的实验结果4.2 集成模型的实验结果4.3 参数调优的实验结果5. 结论6. 核心代码分析6.1 数据预处理6.2 随机森林模型的构建6.3 神经网络模型的构建6.4 模型集成6.5 模型评估指标的计算7. 附录:完整代码7.1 导入必要的库7.2 数据加载与初步处理7.3 数据预处理7.4 模型构建与训练7.5 模型集成7.6 模型评估7.7 可视化结果
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2021-2025FXY.

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