本发明公开了一种基于SHAP值构建可解释的XGBoost回归模型加速发现高PCE的N‑P类有机敏化剂的QSPR方法及系统，建立数据集样本；切分分子片段；Chem3D优化分子；生成描述符；随机划分训练集和测试集；利用SHAP嵌套XGBoost筛选变量，选出XGBoost建模的最优变量子集；用XGBoost回归建立N‑P类有机敏化剂的快速预报模型；根据建立的模型，快速预报测试集染料分子的PCE。根据SHAP反馈的对目标特征的影响和参考文献解释描述符，对应分子片段的结构，构建QSPR模型；python生成大量虚拟样本，利用建好的XGBoost模型进行预报。本发明基于可靠的文献真实值和建模方法，所建的N‑P类有机敏化剂的XGBoost预报模型具有方便快捷，无化学污染的优点。
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“基于SHAP值构建可解释的XGBoost回归模型预测PCE的QSPR方法及其系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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