材料科学领域运用SISSO方法开展机器学习研究的案例python代码

SISSO (Sieve-SISters-ScrEening-Optimization) 是一种高效的材料学机器学习方法，可以用于材料性质预测和材料探索。以下是一个使用SISSO方法进行材料学机器学习研究的Python代码示例：

1. 数据准备

import numpy as np

# 加载并准备数据
X_train = np.load('X_train.npy')  # 训练集输入特征
y_train = np.load('y_train.npy')  # 训练集输出标签
X_test = np.load('X_test.npy')    # 测试集输入特征
y_test = np.load('y_test.npy')    # 测试集输出标签

2. 使用SISSO方法进行特征筛选

from sisso import SISSO

# 定义SISSO模型
sisso = SISSO(max_complexity=4, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 使用SISSO方法进行特征筛选
sisso.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳特征组合
print(sisso.best_features_)

3. 训练模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 使用最佳特征组合进行训练
X_train_sisso = X_train[:, sisso.best_features_]
X_test_sisso = X_test[:, sisso.best_features_]
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_sisso, y_train)

4. 模型评估

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 对测试集进行预测并评估模型精度
y_pred = model.predict(X_test_sisso)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

以上是一个简单的使用SISSO方法进行材料学机器学习研究的Python代码示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。