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实验数据挖掘与化学反应速率常数推导的结合

前言

机器学习的性能往往依赖于大量高质量的训练数据。在化学反应速率常数预测的实际应用中，往往面临样本不足和数据质量差的问题。为了提升机器学习模型的效果，研究者需要通过高质量的实验设计收集数据，并采用数据增强技术增加数据量。研究者还需考虑实验数据的多样性，确保数据能够覆盖不同的反应条件和类型。

数据驱动模型是一种通过分析大量实验数据来提取系统内在规律、关系和特征的计算模型。与传统的基于物理规律或化学机制的模型不同，数据驱动模型更多依赖于数据本身，通过高效的算法和计算工具，进行模式识别、回归分析和预测，从而