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机器学习 催化 化工 已有2人参与
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本人化工研一学生，研究方向是机器学习筛选催化剂，课题组也没有人研究过这个方向。计算机零基础小白看了文献问了AI还是不知道该从何下手，现在电脑已经下载了anaconda，有没有UU能交流一下，现在很痛苦迷茫啊 |
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cupbzhuwei
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2楼2026-03-11 20:17:37
3楼2026-03-15 08:36:06
【答案】应助回帖
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第一步：先把环境跑通 你已经装了 Anaconda，这超级好！接下来做这几件事（每步 5–10 分钟）： 打开 Anaconda Navigator（开始菜单搜这个图标） 点开后，左侧选 Environments 点 Create 新建一个环境，名字起个好记的，比如 ml_chem 或 catalyst_ml Python 选 3.10 或 3.11（推荐 3.10，兼容性最好） 在新环境里装核心包（图形界面最简单） 选刚刚建的环境 → 搜索框输入下面这些包，一个个勾选安装（改搜索范围为 “All”）： rdkit（必须，处理分子 SMILES、指纹） pandas（读表格） numpy scikit-learn（机器学习基础） xgboost（最好用的梯度提升模型） matplotlib（画图） seaborn（更好看的图） jupyterlab（推荐，比老 Jupyter 好用） 点 Apply 安装（可能要等 5–15 分钟） 装完后回到 Home 标签，选你的新环境，点 Launch JupyterLab 测试环境是否 OK（新建 notebook 跑下面代码）新建一个 notebook，粘贴运行：Pythonfrom rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw mol = Chem.MolFromSmiles('c1ccccc1') # 苯环 Draw.MolToImage(mol) # 如果弹出苯环结构图，就成功！ import pandas as pd print(pd.__version__) # 看到版本号就 OK import xgboost print(xgboost.__version__) 如果苯环图出来了 + 版本号正常 → 环境就通了！恭喜你已经跨过最大门槛。 小建议（避免踩坑） 以后装包优先用 conda install -c conda-forge xxx（比 pip 稳） 遇到权限问题（WinError 5），以管理员打开 Anaconda Prompt 再装 别在 base 环境里乱装东西，始终用你新建的 ml_chem 环境 第二步：明确一个小目标（别一下想筛所有催化剂） 你方向是筛催化剂，但范围太广容易迷失。先定一个小而具体的子问题，比如： “我想预测 Suzuki 偶联里哪种膦配体产率高” “我想筛哪种金属盐在 CO2 还原里活性好” “我想看不同溶剂对某反应转化率的影响” 定好后，再去文献里找对应数据（后面我可以帮你推荐关键词或数据集）。 第三步：数据从哪里来（最现实的起步） 先别自己做实验（太慢） 从论文 Supporting Information 里扒表格（最常见办法） 推荐搜索："high-throughput" OR "parallel synthesis" + 你关心的反应 + "supplementary excel" 或 "dataset" 目标：先搞到 100–300 条数据（催化剂/配体/底物 SMILES + 产率/TOF 等） 用 Excel 建一个主表，列名建议全英文 + 下划线（方便后续 pandas 读）。核心列必须有，可选列根据你方向加。每填一个 SMILES 就用 RDKit 测试一下能不能解析 建好 50–100 条后，就可以： 用 pandas 读入 RDKit 生成催化剂/底物指纹 XGBoost / RF 做回归（预测 yield）或分类（预测 Top 催化剂） 评估 R² / Top-k acc |
4楼2026-03-15 09:22:15
cupbzhuwei
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5楼2026-03-19 15:26:49
