机器学习中溶剂分子特征化的问题

Lance先生

大家晚上好，最近一直有一个疑问想请教一下，就是目前用机器学习模型预测分子溶剂化自由能时，首先需要对单个溶质分子和单个溶剂分子进行特征化处理，也就是计算单个溶剂分子和单个溶质分子的一些物理描述符，然后划分数据集，之后用不同模型预测。但是问题是，如果数据集是在单一溶剂的情况下，比如说数据集的溶剂全都是水，而溶质五花八门，那溶剂分子的特征全是一样的，后续机器学习预测的时候就会将溶剂分子的数值特征当作常数项处理，但是这肯定不符合真实情况，因为这种处理方式相当于忽略了溶剂的贡献。我就在想那有没有什么方法能够不忽略溶剂的贡献呢，请各位大佬赐教。

rugals

为啥你会觉得溶剂的贡献被忽略了呢？
你和你哥每年岁数都差三岁，能说你俩都没长大么

s1gma

从机器学习的基本道理来看你这个数据集训练出来的模型换个溶剂就完蛋，直接只针对水做吧？

Lance先生

rugals 发表于 2026-6-12 15:52
为啥你会觉得溶剂的贡献被忽略了呢？
你和你哥每年岁数都差三岁，能说你俩都没长大么

您能读懂别人的问题吗？你举的例子和我的问题有可比性吗？

Lance先生

s1gma 发表于 2026-6-12 21:29
从机器学习的基本道理来看你这个数据集训练出来的模型换个溶剂就完蛋，直接只针对水做吧？

是的，这种情况下确实有泛化能力很差的问题。但是如果数据集全是水为溶剂，就是很好奇如何根据不同溶质编码水分子，想和大家探讨一下。

s1gma

Lance先生 发表于 2026-6-16 15:50
是的，这种情况下确实有泛化能力很差的问题。但是如果数据集全是水为溶剂，就是很好奇如何根据不同溶质编 ...

这样的情况我自己的认识是模型大概率会忽略溶剂的特征，因为对所有样本这部分输入是一样的~

Lance先生

s1gma 发表于 2026-6-16 19:17
这样的情况我自己的认识是模型大概率会忽略溶剂的特征，因为对所有样本这部分输入是一样的~

确实是这样的，所以很好奇应该怎么编码溶剂的特征。

rugals

Lance先生 发表于 2026-6-16 15:48
您能读懂别人的问题吗？你举的例子和我的问题有可比性吗？

你一开始问的是忽略溶剂的贡献，但后面又变成忽略溶剂的特征了。先把你想问的对象搞清楚。

你的模型全都用的水溶剂，溶剂压根就不是变量。因此这部分贡献自然就包含在你训练的模型中，不可能再变。
至于特征，当然是换溶剂。

s1gma

Lance先生 发表于 2026-6-16 20:07
确实是这样的，所以很好奇应该怎么编码溶剂的特征。

你怎么编码和表示应该都是没有什么意义的，如果在机器学习的框架下的话
你可以尝试一组对照实验，用你随便想的一个特征编码水的方式编码，和这部分输入全部置0，分别训练两个模型，看看有没有区别
我估计是没有的

Lance先生

s1gma 发表于 2026-6-17 11:00
你怎么编码和表示应该都是没有什么意义的，如果在机器学习的框架下的话
你可以尝试一组对照实验，用你随 ...

已经做过这个对比测试了，确实是没有区别。

s1gma

Lance先生 发表于 2026-6-17 15:29
已经做过这个对比测试了，确实是没有区别。

那结论就是你表示出一朵花来也不会有区别，除非溶剂特征随着溶质的改变而改变
另外感谢分享这个结论

Lance先生

s1gma 发表于 2026-6-17 22:09
那结论就是你表示出一朵花来也不会有区别，除非溶剂特征随着溶质的改变而改变
另外感谢分享这个结论

我现在就是在想怎么实现这个“溶剂特征随着溶质的改变而改变”，而且物理图像合理。

s1gma

Lance先生 发表于 2026-6-17 22:42
我现在就是在想怎么实现这个“溶剂特征随着溶质的改变而改变”，而且物理图像合理。

maybeDFT计算一些分子间作用力

Lance先生

s1gma 发表于 2026-6-17 22:58
maybeDFT计算一些分子间作用力

后续可以试试，但是目前有别的想法，先试试。

swordshine

数据集是单一溶剂水的话，无论传统ML还是神经网络，是学不到其他溶剂的情况的。数据集构建要为了预测任务服务。很多水文章的好用方法（RF XGB之类的）本质上是在数值空间内插值，这类模型没有外推能力。