Zuordnung von Oxidationsstufen

Auswahl optimierter Gewichte für die Basismodelle
Auswahl optimierter Gewichte für die Basismodelle
Proxy-R² ≈ 0,91 ~7k OQMD Ensemble (Soft Voting)

Zuordnung von Oxidationsstufen in MOFs mit einem Soft-Voting-Ensemble aus vier unterschiedlichen Basis-Lernern. Ein veröffentlichter Ansatz (DOI) wurde reproduziert und erweitert, um Best Practices an einer eigenen OQMD/ICSD-Teilmenge zu validieren. Rund 7.000 ICSD-markierte MOF-Einträge wurden aus OQMD kuratiert; manuelle Zielzuordnung; vier Basismodelle wurden mit gemischten Strategien (Zufallssuche, Simulated Annealing, TPE) abgestimmt und gewichtetes Voting angewendet. Proxy-R² ≈ 0,91 bei ~7.000 Proben; eigene Gewichtung (Skala 1:10) und eigene Kandidatenmodelle verbesserten das Ensemble um ~6 % gegenüber uniformem Voting und dem Ensemble des Papers.

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Choosing optimum feature-matrix size from SHAP-ranked features (all)
Wahl der optimalen Merkmalsmatrix-Größe (Top-47 von 130+ Merkmalen) anhand SHAP-gerankter Merkmale (alle)
Deciding on Iteration No. for tuning the hyperparameters of the base learners using Hyperopt.
Festlegung der Iterationsanzahl zur Abstimmung der Hyperparameter der Basis-Lerner mit Hyperopt.