【摘 要】
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采用决策树(DT)模型及其衍生的随机森林(RF)模型、极端随机树(ET)模型和梯度提升树(GBDT)模型,对用于甲烷吸附的金属有机框架材料(MOFs)进行了高通量的计算筛选。利用1800种
【基金项目】
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国家自然科学基金(21676006)
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采用决策树(DT)模型及其衍生的随机森林(RF)模型、极端随机树(ET)模型和梯度提升树(GBDT)模型,对用于甲烷吸附的金属有机框架材料(MOFs)进行了高通量的计算筛选。利用1800种材料的特征向量数据,计算了特征向量之间的相关性并进行重要度分析,发现材料的结构特征与化学信息特征的相关性不大,但是结构特征的重要度较高。将数据库中的1260种材料作为训练集并使用上述4种机器学习模型进行训练,再将剩余的540种材料作为测试集对模型的筛选结果进行比较和评估。接收者操作特征(ROC)曲线和查准率-查全率(PR
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