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仙咸閑

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[求助] 機(jī)器學(xué)習(xí) 催化化工已有2人參與

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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1樓 2026-03-11 20:09:00

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仙咸閑

新蟲(chóng) (初入文壇)

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引用回帖:

2樓: Originally posted by cupbzhuwei at 2026-03-11 20:17:37
還得先做實(shí)驗(yàn)，建數(shù)據(jù)庫(kù)吧

現(xiàn)在老師完全讓我自學(xué)，先找好要篩的催化劑類(lèi)型�？梢酝耆梦墨I(xiàn)里的數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)集嗎，自己做實(shí)驗(yàn)建庫(kù)要很久，如果到時(shí)候機(jī)器學(xué)習(xí)還是搞不明白的話該咋辦呢。如果用文獻(xiàn)整理的數(shù)據(jù)集做學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，自己只做實(shí)驗(yàn)測(cè)試預(yù)測(cè)的結(jié)果可行嗎

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3樓2026-03-15 08:36:06

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cupbzhuwei

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還得先做實(shí)驗(yàn)，建數(shù)據(jù)庫(kù)吧

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2樓2026-03-11 20:17:37

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jiushizu2010

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【答案】應(yīng)助回帖

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（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

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4樓2026-03-15 09:22:15

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【答案】應(yīng)助回帖

Structure-performance relationship between zeolites properties and hydrocracking performance of tetralin over NiMo/Al2O3-Y catalysts: A machine-learning-assisted study
剛看到石科院的一篇關(guān)于加氫裂化催化劑的論文，你參考參考。

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5樓2026-03-19 15:26:49

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