Best practices in machine learning for chemistry

工作流程 化学 集合(抽象数据类型) 机器学习 人工智能 计算机科学 数据科学 程序设计语言 数据库
作者
Nongnuch Artrith,Keith T. Butler,François‐Xavier Coudert,Seungwu Han,Olexandr Isayev,Anubhav Jain,Aron Walsh
出处
期刊:Nature Chemistry [Nature Portfolio]
卷期号:13 (6): 505-508 被引量:451
标识
DOI:10.1038/s41557-021-00716-z
摘要

Statistical tools based on machine learning are becoming integrated into chemistry research workflows. We discuss the elements necessary to train reliable, repeatable and reproducible models, and recommend a set of guidelines for machine learning reports.
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