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近年来，随着人们对天然产物的需求不断增加，如何对天然产物的性质进行准确快速的打分成为研究热点之一。其中，基于机器学习方法构建类天然产物性打分模型成为了一种重要的研究方向。
机器学习是一种能够从数据中自动学习规律并做出预测的方法，其应用在天然产物性质评价中具有广阔前景。当今，许多研究人员致力于采用机器学习方法对天然产物性质进行建模，以解决此问题。
在实践中，可利用大量的天然产物结构、性质和性能数据构建天然产物数据集。通过对数据集进行特征工程处理，提取出最具代表性的特征并进行筛选，进而用于构建机器学习模型。常用的特征工程处理步骤包括：数据清洗、特征提取、特征筛选、特征转换等。
对于类天然产物性质打分模型的构建，可采用云图作为特征提取和表示方式，通过计算云图特征参数，将其作为输入特征用于机器学习模型的训练和预测。云图是常用的一种三维结构表示方法，它以原子为节点，通过两个参数（体积和电荷分布）定义节点之间的边，从而构建出描述分子的“形状”。
在具体的模型构建中，可采用诸如随机森林、支持向量机（SVM）等算法进行分类和回归任务的建模， 对于分类问题，建立二分类或多分类模型来识别“优质”、“一般”或“劣质”的化合物；对于回归问题，建立回归模型，从而对化合物性质进行连续性预测。
在模型性能评估上，可以采用各种度量（如准确率、召回率、F1-分数等）来评估所构建模型的性能。同时，可以进行模型调参，通过参数调节来达到最佳模型性能。常用的调参方法包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化等。
总体而言，基于机器学习方法构建类天然产物性打分模型是一种重要的研究方向，可通过科学的特征工程处理和合适的算法建模方法迅速地对天然产物进行性质预测和性打分，该方法能够从大量的天然产物数据中学习和挖掘其本质规律，具有广泛的应用价值。