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？