RT @hirokaneko226: 収率を予測するランダムフォレストの論文。DFT計算で化学反応を数値化し、収率との間でモデル構築。新しい試薬や新しい条件の反応サンプルを少数(4~10サンプル)トレーニングデータに追加して検討し、RMSEの20%低下に成功。コードはこちら h…
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RT @hirokaneko226: 収率を予測するランダムフォレストの論文。DFT計算で化学反応を数値化し、収率との間でモデル構築。新しい試薬や新しい条件の反応サンプルを少数(4~10サンプル)トレーニングデータに追加して検討し、RMSEの20%低下に成功。コードはこちら h…
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RT @hirokaneko226: 収率を予測するランダムフォレストの論文。DFT計算で化学反応を数値化し、収率との間でモデル構築。新しい試薬や新しい条件の反応サンプルを少数(4~10サンプル)トレーニングデータに追加して検討し、RMSEの20%低下に成功。コードはこちら h…
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収率を予測するランダムフォレストの論文。DFT計算で化学反応を数値化し、収率との間でモデル構築。新しい試薬や新しい条件の反応サンプルを少数(4~10サンプル)トレーニングデータに追加して検討し、RMSEの20%低下に成功。コードはこちら https://t.co/jGqu1OGL3F https://t.co/PkWdjfrvfH