摘要
本发明公开一种芳香醚类污染物氧脱烷基化反应预测模型的构建方法,所述预测模型包括数个训练好的基分类器和一个硬投票模块,待预测的物质分别输入各基分类器,各所述基分类器将分类结果送入硬投票模块,由硬投票模块根据少数服从多数原则输出预测结果;其中,所述基分类器采用包含芳香醚化合物的数据集进行训练。此种方法构建的预测模型利用表征反应性和结构契合性的分子描述符,结合多种机器学习方法,能够准确预测芳香醚类污染物氧脱烷基化反应。
技术关键词
分类器
醚化合物
描述符
梯度提升决策树
醚类
支持向量机模型
随机森林模型
机器学习方法
模块
分子
正确率
超参数
数据
松弛
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