nanikoreJubuJibiBB

Inspiration

การมี inspiration ที่ดี เริ่มต้นได้จากการสังเกตพฤติกรรมของข้อมูล

What it does

ทำนายว่า MOF เก็บ CO2 ได้เท่าไหร่จากข้อมูลที่ให้มา

How we built it

ใส่พริกใส่เกลือใส่มะเขือ (ข้อมูล) ตำๆ ใส่มะละกอ (training) ใส่จานเสริฟส้มตำ (testing) ให้คณะกรรมการ

#Feature ที่กรรมการให้มา
#volume [A^3]
#weight [u]
#surface area [m^2/g]
#void fraction
#void volume [cm^3/g]
#functional groups
#metal linker
#organic linker1
#organic linker2
#topology
#CO2/N2 selectivity
#heat adsorption CO2 P0.15bar T298K [kcal/mol]
#เอาข้อมูลที่ใช้ไม่ได้ออก โดยเฉพาะ surface area  ที่เป็น 0
#หลังจากนั้น
#1.เราสร้างเพิ่มอีก  density
#2.ทำเป็น one hot encoder <topology, functional groups, metal linker>
#3.นับ อะตอม ใน cif file โดยคิดว่าจำนวนของ C และ metal atom มีผลต่อการดักจับ CO2
#4.จับ feature บางตัว take log โดยเฉพาะ output ที่ข้อมูลให้มามันกระจายมาก

Modeling โดยใช้ XGBoost โดยใช้ พารามิเตอร์ไก่กา (Only learning rate = 0.1 ) ได้ LMAE : 1.23618

Challenges we ran into

อะไรคือ มอฟ ทำไมคนจัดถึงใส่ข้อมูลมามั่วๆ นี่มันแข่ง machine learning หรือ feature engineering ยำกับ chemistry จนกลมกล่อม

Accomplishments that we're proud of

We're are proud of ourselves. We don't have time. We don't know some relate knowledge. But In the end, We are not Lin Kin Park. We are ourselves and the living legends.

What we learned

We learned MOF. We learned what we learn. Sorry I'm just kidding. We learned about some ML technic. For example, Detecting Outlier technic, Feature Engineering and Machine Learning Algorithm.