一种基于分子指纹和机器学习的农药高级氧化降解效能预测方法、装置及介质

本发明提供了一种基于分子指纹和机器学习的农药高级氧化降解效能预测方法、装置及介质，包括以下步骤，步骤S1，收集并预处理农药降解数据；步骤S2，提取农药分子的SMILES格式，转化为摩根和计数分子指纹，与降解数据组合形成数据集；步骤S3，构建极端梯度提升模型预测降解效率，并评估得到最优模型；步骤S4，通过Shapley值法和部分依赖图识别关键变量；步骤S5，用遗传算法‑最优模型优化反应条件。本模型通过计数分子指纹和极端梯度提升算法预测高级氧化降解率，使用R2和RMSE评估模型精度，并通过Shapley值和部份依赖图进行特征分析。该方法成本低廉，简便快捷，节省人力物力，精确度高，既有统计意义又有化学意义。