机器化学家大数据建模与预测优化研究

1. 问题背景

机器化学家平台通过融合机器人实验、人工智能算法和高通量计算，革新了化学物质的开发模式。本研究基于该平台提供的 20 万分子数据集，其包含 103 个物理化学指标，重点解决四个关键问题：分子编号与性质的隐含关联建模、高维特征下的关键指标筛选、多类别分子精准分类机制设计以及预测模型的精度优化。这些问题的突破将显著提升化学研究的智能化水平。

2. 模型建立与求解

2.1 数据预处理与特征工程

数据清洗采用循环遍历法验证完整性，基于箱线图法识别并剔除异常值，确保数据质量。特征工程针对不同预测目标设计差异化策略：对于性质 y1 预测，采用遗传算法筛选关键特征，其适应度函数以最大化特征 - 目标相关系数为核心准则；对于性质 y3 预测，运用主成分分析降维技术，保留 90% 信息量的主成分；分子分类任务则通过支持向量机系数权重排序确定核心影响因子。所有数据随机划分为 80% 训练集与 20% 测试集，保证模型验证的客观性。

2.2 核心模型构建

在非线性预测建模中，通过散点分析发现性质 y2 与分子编号存在"S" 型关联，据此建立 Logistic 方程表征该非线性映射，并采用迭代优化算法最小化残差平方和求解参数。多元线性回归模型构建过程中，首先通过遗传算法筛选出8 个关键特征，再运用最小二乘法估计回归系数，最后通过灵敏度分析识别主导性特征。对于分子多分类问题，创新性地设计分层支持向量机架构，训练三个独立的一对多分类器并通过决策融合机制输出最终类别，该方法有效解决了传统多分类器的样本不平衡问题。神经网络优化模型采用三层架构，输入层、隐含层和输出层分别设置 100、17 和 1 个节点，通过双重归一化处理和动态学习率调整策略提升训练效率。

·多分类SVM 模型

在 data 数据集中有三个分子类别，需要为每个类别训练一个二分类 SVM 模型，共三个。每个模型都是一个二分类，所以需要正、负样本的划分。正样本全部来自该类别，负样本从其它两个类别中随机选择，确保数目与正样本相同。训练样本 X 即为每一类的正、负样本；再设定标签 +1 ，-1，得到样本标签 Y；其它参数均默认不设，每一类样本训练SVM 模型建立完成。

分别训练三个类别的 SVM 模型，并将训练好的 SVM 模型分别对测试样本进行预测分类，得到三个预测标签。求出测试样本在三个模型中预测为“正”得分的最大值，作为该测试样本的最终预测标签，用于判定样本类别。最后，团队利用混淆矩阵函数confusionmat 分析模型表现。为证明所构建的模型的准确性，团队在测试集上评估模型查准率、查全率和综合评价指标，结果如下表所示。

查准率为某个类别被预测为正类的样本中，实际为该类别的比例。查全率为某个类别中实际为正类的样本中，被正确预测为该类别的比例。综合评价指标是查准率和查全率的调和平均，结果显示接近 1，说明模型具有较好的准确性，分类策略优秀。最后，团队将用该模型将predict中数据的预测的分子分类结果填入submit 数据集。

·特征重要性分析

在上述支持向量机（SVM）模型中，团队采用的超参数优化为MATLAB 中的 fitcsvm 函数，其输出 Beta 值代表模型的系数。基于线性SVM 的系数可分析特征的重要性，识别出对分子分类结果影响最大的特征。得到三个模型的Beta 系数。

为筛选对分子分类结果影响最大的特征，将系数进行归一化处理并排序，归一化后的系数越大表明该性质对分子分类预测的影响性越大，从例子中得到分子分类影响性从高到低分别是 x1，y2，x5，x8，x6，x7，x4，x2

3. 结论与展望

本研究证实遗传算法能稳定筛选关键特征，大幅降低预测模型复杂度；神经网络通过特征自学习机制突破了传统模型的精度瓶颈。这些进展将推动机器化学家平台向更高水平的智能化发展。

参考文献：

[1]Jiang J， et al. Machine C hemist： C hallenges and Opportunities. Science China Chemistry， 2023.

[2]X iao H， et al. Integrated R obotic Platform for C hemical Synthesis. Science China Chemistry， 2023.