マルチスケールシミュレーション・ソフトウェア
J-OCTA
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機械学習によるχパラメータの推定
χパラメータは、Flory-Huggins理論において高分子と溶媒の相互作用を表す重要な指標です。本事例では、263件の化合物ペアのχ値データを用いて、機械学習モデルを構築しました。化合物の構造はSMILES形式で取得し、AutoCorr3D記述子を計算しました。記述子を混合して特徴量を作成し、XGBoostを用いて学習を実施し、χパラメータの予測モデルを構築しています。
解析・利用例のポイント
- 2つの分子の記述子から特徴量を作成し、相互作用パラメータχとの関係を学習
2つの分子の記述子から特徴量を作成し、相互作用パラメータχとの関係を学習
χパラメータの学習結果について示します。学習によって得られた予測モデル（学習済みモデル）に対して訓練セットを使用した場合の予測精度は決定係数ベースで R^2=0.937、テストセットを使用した場合の予測精度は R^2=0.778 となりました。
χパラメータの機械学習による予測
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