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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了一种基于SHAP值构建可解释的GBRT回归模型加速发现高空穴传速速率μ及稳定性η的钙钛矿太阳能电池中有机小分子空穴传输材料SM‑HTMs的QSPR方法及系统，建立数据集样本；生成描述符；随机划分训练集和测试集；利用SHAP嵌套GBRT筛选变量，选出GBRT建模的最优变量子集；用GBRT回归建立有机SM‑HTMs的快速预报模型；根据建立的模型，快速预报测试集有机SM‑HTMs分子的μ及η。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；手动绘制生成大量虚拟样本，利用建好的GBRT模型进行预报。本发明基于可靠的文献真实值和建模方法，所建的有机SM‑HTMs的GBRT预报模型具有方便快捷，无化学污染的优点。
主权项：1.一种基于SHAP值构建可解释的GBRT回归模型预测空穴迁移率及稳定性的QSPR方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用计算机系统查找文献，从文献中搜索钙钛矿太阳能电池中有机小分子空穴传输材料的结构、理论计算得到的空穴迁移率和稳定性；2用ChemDraw画出有机SM-HTMs的分子结构，用Dragon软件生成描述符；3对初步筛选的数据集，随机划分训练集和测试集，测试集的比例占整个数据集的15％；4使用SHAP嵌套的GBRT方法进行特征筛选，GBRT建模的最优变量子集选择通过比较留一法交叉验证得到；5用GBRT回归建立有机SM-HTMs空穴迁移率及稳定性的快速预报模型；6根据建立的有机SM-HTMs空穴迁移率及稳定性的快速预报模型，预报待检测分子的空穴迁移率以及稳定性；7根据SHAP值的正负影响进一步得到变量与目标变量的关系；8结合在步骤7中的根据变量SHAP值的正负对目标变量的影响，查阅文献，利用参考文献中对于特征的解释，构建QSPR模型，设计新的核心基团与侧基；9将新设计的核心基团、侧基合并到原始数据集中，形成核心基团库与侧基库，将两个库中的基团随机组合生成大量的虚拟样本，将这些虚拟样本投入到构建好的QSPR模型中，进行高通量筛选，快速预报出有机SM-HTMs的空穴迁移率以及稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 可解释的GBRT回归模型预测空穴迁移率及稳定性的QSPR方法及其系统
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