論文の概要: Machine Learning-Based Prediction of Metal-Organic Framework Materials: A Comparative Analysis of Multiple Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04493v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 18:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.208567
• Title: Machine Learning-Based Prediction of Metal-Organic Framework Materials: A Comparative Analysis of Multiple Models
• Title（参考訳）: 機械学習による金属有機フレームワーク材料の予測:複数モデルの比較分析
• Authors: Zhuo Zheng, Keyan Liu, Xiyuan Zhu,
• Abstract要約: 金属-有機系フレームワーク (MOF) は様々な用途に期待できる材料として登場してきた。 本研究は,MOFの材料特性を予測するための機械学習手法に関する包括的研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.089191490381739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metal-organic frameworks (MOFs) have emerged as promising materials for various applications due to their unique structural properties and versatile functionalities. This study presents a comprehensive investigation of machine learning approaches for predicting MOF material properties. We employed five different machine learning models: Random Forest, XGBoost, LightGBM, Support Vector Machine, and Neural Network, to analyze and predict MOF characteristics using a dataset from the Kaggle platform. The models were evaluated using multiple performance metrics, including RMSE, R^2, MAE, and cross-validation scores. Results demonstrated that the Random Forest model achieved superior performance with an R^2 value of 0.891 and RMSE of 0.152, significantly outperforming other models. LightGBM showed remarkable computational efficiency, completing training in 25.7 seconds while maintaining high accuracy. Our comparative analysis revealed that ensemble learning methods generally exhibited better performance than traditional single models in MOF property prediction. This research provides valuable insights into the application of machine learning in materials science and establishes a robust framework for future MOF material design and property prediction.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機系フレームワーク(MOF)は、その特異な構造特性と汎用機能のために、様々な用途に期待できる材料として登場した。 本研究は,MOFの材料特性を予測するための機械学習手法に関する包括的研究である。 我々は、Kaggleプラットフォームからのデータセットを使用してMOF特性を分析し予測するために、Random Forest、XGBoost、LightGBM、Support Vector Machine、Neural Networkの5つの異なる機械学習モデルを採用した。 モデルはRMSE, R^2, MAE, クロスバリデーションスコアなど, 複数の評価指標を用いて評価した。 その結果、ランダムフォレストモデルでは、R^2が0.891、RMSEが0.152であり、他のモデルよりも優れていた。 LightGBMは計算効率が優れ、高い精度を維持しながら25.7秒で訓練を完了した。 比較分析の結果,MOF特性予測において,アンサンブル学習法は従来の単一モデルよりも高い性能を示した。 本研究は、材料科学における機械学習の適用に関する貴重な知見を提供し、将来のMOF材料設計および特性予測のための堅牢な枠組みを確立する。

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