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我已经成功实施了推荐引擎，但是如果我将任何不相关的值仍然给出输出，则必须显示“您输入了错误的值”

这是输出 正确的微笑输出

如果我输入了错误的微笑或任何不属于训练数据集的内容，那么必须给它一个消息，请输入正确的微笑。

错误的输出

我输入了任何随机文本，所以如果我输入错误的微笑，结果一定是

结果：“请输入正确的微笑”

我正在输入我的代码，我尝试如果其他但不工作。

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw

import pandas as pd
from flask import Flask, jsonify, request, abort
import json
import sys
import random
import unicodedata
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

data = pd.read_csv("clean_o2h.csv", sep=",")


app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=["POST"])



def predict_word():
    print(request.get_json())
    sent = request.get_json()['smiles']
    reactants = data["reactants"].tolist()
    targets = data["targets"].tolist()
    error = ("plese enter correct smiles") 

# TFIDF vector representation
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(targets)

    test = vectorizer.transform([sent])

#test = vectorizer.transform(["NC1=CC=C2C(COC(N[C@H]3C4=C(CC3)C=CC=C4)=N2)=C1"])

    cosine_similarities = cosine_similarity(test, X).flatten()
    l = []
   # n = ["Result 1","Result 2", "Result 3","Result 4"]

# Extract top 5 similarity records
    similarity = cosine_similarities.argsort()[:-5:-1]
     #print("Top 5 recommendations...")
    for sim in similarity:
    #print(reactants[sim])
       result = reactants[sim]
       l.append(result)
       print(l)

      # output = dict(zip(l,n))
       res = { i : l[i] for i in range(0, len(l) ) }



   # return  jsonify({"Recommendation": res})

    if(sent == targets):
      return jsonify({"Recommendation": res})
    else:
          return jsonify({"Error": error})




if __name__ == '__main__':
    app.run(port='8080')

请帮助我正确的逻辑这里目标变量是微笑和反应物变量是建议。

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1 回答 1

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您可以SMILES通过使用 RDKit 解析分子来检查它们是否有效。这应该可以回答您的部分问题，但很抱歉，我不明白您还想在这里实现什么。

from rdkit import Chem

error = 'something is wrong'
smiles = request.get_json()['smiles']
m = Chem.MolFromSmiles(smiles)
if m is None:
    return jsonify({"Error": error})
else:
    # you have valid smiles
    pass
于 2020-05-12T17:16:42.817 回答