Scikit-learn-ден регрессия моделін таңдау (мысалы, кездейсоқ орман). Деректер жиынтығын жаттығу және сынақ жиынтықтарына бөлу.
Модельдік оқыту және бағалау: Жаттығу жиынтығында модельді оқыту.
Rmse (орташа квадраттық қате түбірі) сияқты көрсеткіштер арқылы сынақ жинағындағы модель өнімділігін бағалау.
Көрнекілік:
Модельдің жұмысын визуализациялау үшін matplotlib және seaborn пайдалану, мысалы, болжамды және нақты ерігіштіктің графигін құру. Талдау нәтижелері
Модель қосылыстардың ерігіштігін қолайлы дәлдікпен сәтті болжайды.
Талдау ерігіштікке айтарлықтай әсер ететін негізгі молекулалық дескрипторларды анықтайды.
Модель ерігіштікке әсер ететін физикалық-химиялық қасиеттерді түсінуге көмектеседі, бұл дәрі-дәрмектерді іздеу және дамыту саласында құнды.
Қорытынды
Бұл Python бағдарламасы химиялық талдауда Машиналық оқыту мүмкіндіктерін көрсетеді. Python кітапханаларының бай экожүйесін пайдалана отырып, химиктер
химиялық қасиеттер мен процестер туралы құнды ғылыми түсініктер беретін болжамды модельдер жасай алады, осы саладағы зерттеулер мен әзірлемелерге ықпал етеді.
№2 27.11.2023 16:44:25
Полимерлер саласындағы ғылыми-зерттеу жобасына арналған деректерді талдаудың кешенді жоспарын сипаттаңыз. Деректерді жинаудан нәтижелерді
түсіндіруге дейінгі қадамдарды сипаттаңыз.
Гипотетикалық жоба: Жаңа полимер синтезі
Жоба термиялық тұрақтылығы мен механикалық қасиеттері жоғары жаңа полимерді синтездеуге және сипаттауға бағытталған.
Деректерді талдау стратегиясы
*Деректерді жинау:*
синтез процестерінің эксперименттік деректері, соның ішінде реакция жағдайлары (температура, қысым, катализатор концентрациясы).
ЯМР, FTIR спектрлері және термиялық талдау (TGA, DSC) сияқты сипаттама деректері.
*Деректерді ұйымдастыру және сақтау:*
Деректерді ұйымдастыру үшін зертханалық ақпаратты басқару жүйесін (LIMS) пайдалану.
Деректерді оңай қол жеткізу және талдау үшін құрылымдық форматта сақтау.
Достарыңызбен бөлісу: |
