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小木蟲論壇-學術科研互動平臺 » 化學化工區(qū) » 催化 » 理論交流 » 機器學習 催化 化工
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| 【懸賞金幣】回答本帖問題，作者仙咸閑將贈送您 5 個金幣 | ||
[求助]
機器學習 催化 化工 已有2人參與
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本人化工研一學生，研究方向是機器學習篩選催化劑，課題組也沒有人研究過這個方向。計算機零基礎小白看了文獻問了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
3樓2026-03-15 08:36:06
jiushizu2010
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【答案】應助回帖
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第一步：先把環(huán)境跑通 你已經(jīng)裝了 Anaconda，這超級好！接下來做這幾件事（每步 5–10 分鐘）： 打開 Anaconda Navigator（開始菜單搜這個圖標） 點開后，左側選 Environments 點 Create 新建一個環(huán)境，名字起個好記的，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（圖形界面最簡單） 選剛剛建的環(huán)境 → 搜索框輸入下面這些包，一個個勾選安裝（改搜索范圍為 “All”）： rdkit（必須，處理分子 SMILES、指紋） pandas（讀表格） numpy scikit-learn（機器學習基礎） xgboost（最好用的梯度提升模型） matplotlib（畫圖） seaborn（更好看的圖） jupyterlab（推薦，比老 Jupyter 好用） 點 Apply 安裝（可能要等 5–15 分鐘） 裝完后回到 Home 標簽，選你的新環(huán)境，點 Launch JupyterLab 測試環(huán)境是否 OK（新建 notebook 跑下面代碼）新建一個 notebook，粘貼運行：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)結構圖，就成功！ import pandas as pd print(pd.__version__) # 看到版本號就 OK import xgboost print(xgboost.__version__) 如果苯環(huán)圖出來了 + 版本號正常 → 環(huán)境就通了！恭喜你已經(jīng)跨過最大門檻。 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)） 遇到權限問題（WinError 5），以管理員打開 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：明確一個小目標（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。先定一個小而具體的子問題，比如： “我想預測 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” “我想看不同溶劑對某反應轉化率的影響” 定好后，再去文獻里找對應數(shù)據(jù)（后面我可以幫你推薦關鍵詞或數(shù)據(jù)集）。 第三步：數(shù)據(jù)從哪里來（最現(xiàn)實的起步） 先別自己做實驗（太慢） 從論文 Supporting Information 里扒表格（最常見辦法） 推薦搜索："high-throughput" OR "parallel synthesis" + 你關心的反應 + "supplementary excel" 或 "dataset" 目標：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 建一個主表，列名建議全英文 + 下劃線（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 SMILES 就用 RDKit 測試一下能不能解析 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（預測 yield）或分類（預測 Top 催化劑） 評估 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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