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摘要。从历史上看,腐蚀抑制剂技术的探索已广泛依赖于实验方法,这些方法与大量成本,持续时间延长和大量资源利用相关。然而,ML方法的出现最近引起了人们的关注,作为研究具有腐蚀抑制特性的潜在材料的有前途的途径。这项研究通过利用多项式函数来努力提高ML模型的预测能力。具体而言,该研究重点是评估吡啶 - 喹啉化合物在缓解腐蚀中的有效性。各种ML模型进行了系统评估,并集成了多项式功能以增强其预测能力。多项式函数的整合显着放大了所有测试模型的预测精度。值得注意的是,SVR模型是最熟练的,其R²为0.936,RMSE为0.093。本询问的结果强调了通过在ML模型中掺入多项式功能促进的预测准确性的显着增强。所提出的SVR模型是预测吡啶 - 喹啉化合物腐蚀抑制潜力的强大工具。这种开创性方法为推进机器学习方法提供了宝贵的见解,该方法旨在以有希望的腐蚀抑制特性设计和工程材料。

实施多项式函数

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