0.95)。同時，在預(yù)測未知芳胺分子的轉(zhuǎn)化率時，研究發(fā)現(xiàn)在訓(xùn)練集中加入少量未知分子的相關(guān)反應(yīng)數(shù)據(jù)，即使數(shù)據(jù)集較小，也能顯著提升對未知分子轉(zhuǎn)化率的預(yù)測準(zhǔn)確性，揭示了一種利用小數(shù)據(jù)集得到較好預(yù)測結(jié)果的方法。本研究為小數(shù)據(jù)集下的機(jī)器學(xué)習(xí)輔助化學(xué)合成研究提供了參考價值。不久的將來，機(jī)器學(xué)習(xí)將有力地推動有機(jī)合成化學(xué)的智能化發(fā)展。-龍源期刊網(wǎng)" />

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基于小數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測酰胺鍵合成轉(zhuǎn)化率

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關(guān)鍵詞：酰胺鍵合成；機(jī)器學(xué)習(xí)；特征描述符；隨機(jī)森林算法；小數(shù)據(jù)集

1 引言

隨著人工智能算法的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在成為一項(xiàng)日益重要的數(shù)字技術(shù)1。目前，ML在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，特別是在自然語言處理2、醫(yī)療診斷3、人臉識別4等方面。近年來，ML在化學(xué)領(lǐng)域取得了顯著成就，涵蓋化學(xué)反應(yīng)預(yù)測5、逆合成分析6、理論化學(xué)計算7和藥物發(fā)現(xiàn)8等。（剩余7386字）

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