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针对目前COX（环氧合酶）抑制剂较少且抑制效果差的问题，以及传统的化学实验筛选COX抑制剂分子的方法中成本高且效率低的问题，基于机器学习算法，提出并建立了一种COX抑制剂的预测模型。该模型可高效且准确地找到COX抑制剂，通过大量搜集文献中的数据建立数据集，使用Mold2软件计算化合物分子描述符，利用自组织特征映射神经网络（SOM）划分训练集和测试集，应用随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等机器学习算法分别建立了COX抑制剂预测模型。实验对比发现,SOM结合RF算法较传统化学实验方法具有更好的预测精度，