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仙咸閑新蟲(chóng) (初入文壇)
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[求助]
機(jī)器學(xué)習(xí) 催化 化工 已有2人參與
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本人化工研一學(xué)生，研究方向是機(jī)器學(xué)習(xí)篩選催化劑，課題組也沒(méi)有人研究過(guò)這個(gè)方向。計(jì)算機(jī)零基礎(chǔ)小白看了文獻(xiàn)問(wèn)了AI還是不知道該從何下手，現(xiàn)在電腦已經(jīng)下載了anaconda，有沒(méi)有UU能交流一下，現(xiàn)在很痛苦迷茫啊 |
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cupbzhuwei
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2樓2026-03-11 20:17:37
仙咸閑
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3樓2026-03-15 08:36:06
jiushizu2010
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【答案】應(yīng)助回帖
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第一步：先把環(huán)境跑通 你已經(jīng)裝了 Anaconda，這超級(jí)好！接下來(lái)做這幾件事（每步 5–10 分鐘）： 打開(kāi) Anaconda Navigator（開(kāi)始菜單搜這個(gè)圖標(biāo)） 點(diǎn)開(kāi)后，左側(cè)選 Environments 點(diǎn) Create 新建一個(gè)環(huán)境，名字起個(gè)好記的，比如 ml_chem 或 catalyst_ml Python 選 3.10 或 3.11（推薦 3.10，兼容性最好） 在新環(huán)境里裝核心包（圖形界面最簡(jiǎn)單） 選剛剛建的環(huán)境 → 搜索框輸入下面這些包，一個(gè)個(gè)勾選安裝（改搜索范圍為 “All”）： rdkit（必須，處理分子 SMILES、指紋） pandas（讀表格） numpy scikit-learn（機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)） xgboost（最好用的梯度提升模型） matplotlib（畫(huà)圖） seaborn（更好看的圖） jupyterlab（推薦，比老 Jupyter 好用） 點(diǎn) Apply 安裝（可能要等 5–15 分鐘） 裝完后回到 Home 標(biāo)簽，選你的新環(huán)境，點(diǎn) Launch JupyterLab 測(cè)試環(huán)境是否 OK（新建 notebook 跑下面代碼）新建一個(gè) notebook，粘貼運(yùn)行：Pythonfrom rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw mol = Chem.MolFromSmiles('c1ccccc1') # 苯環(huán) Draw.MolToImage(mol) # 如果彈出苯環(huán)結(jié)構(gòu)圖，就成功！ import pandas as pd print(pd.__version__) # 看到版本號(hào)就 OK import xgboost print(xgboost.__version__) 如果苯環(huán)圖出來(lái)了 + 版本號(hào)正常 → 環(huán)境就通了！恭喜你已經(jīng)跨過(guò)最大門(mén)檻。 小建議（避免踩坑） 以后裝包優(yōu)先用 conda install -c conda-forge xxx（比 pip 穩(wěn)） 遇到權(quán)限問(wèn)題（WinError 5），以管理員打開(kāi) Anaconda Prompt 再裝 別在 base 環(huán)境里亂裝東西，始終用你新建的 ml_chem 環(huán)境 第二步：明確一個(gè)小目標(biāo)（別一下想篩所有催化劑） 你方向是篩催化劑，但范圍太廣容易迷失。先定一個(gè)小而具體的子問(wèn)題，比如： “我想預(yù)測(cè) Suzuki 偶聯(lián)里哪種膦配體產(chǎn)率高” “我想篩哪種金屬鹽在 CO2 還原里活性好” “我想看不同溶劑對(duì)某反應(yīng)轉(zhuǎn)化率的影響” 定好后，再去文獻(xiàn)里找對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)（后面我可以幫你推薦關(guān)鍵詞或數(shù)據(jù)集）。 第三步：數(shù)據(jù)從哪里來(lái)（最現(xiàn)實(shí)的起步） 先別自己做實(shí)驗(yàn)（太慢） 從論文 Supporting Information 里扒表格（最常見(jiàn)辦法） 推薦搜索："high-throughput" OR "parallel synthesis" + 你關(guān)心的反應(yīng) + "supplementary excel" 或 "dataset" 目標(biāo)：先搞到 100–300 條數(shù)據(jù)（催化劑/配體/底物 SMILES + 產(chǎn)率/TOF 等） 用 Excel 建一個(gè)主表，列名建議全英文 + 下劃線(xiàn)（方便后續(xù) pandas 讀）。核心列必須有，可選列根據(jù)你方向加。每填一個(gè) SMILES 就用 RDKit 測(cè)試一下能不能解析 建好 50–100 條后，就可以： 用 pandas 讀入 RDKit 生成催化劑/底物指紋 XGBoost / RF 做回歸（預(yù)測(cè) yield）或分類(lèi)（預(yù)測(cè) Top 催化劑） 評(píng)估 R² / Top-k acc |
4樓2026-03-15 09:22:15
cupbzhuwei
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5樓2026-03-19 15:26:49
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