简介： 本发明涉及化学与纳米复合催化材料技术领域，公开了基于MOF的机器学习算法优选方法、存储介质及计算设备，该方法包括以下步骤：S1、采集多种体系MOFs的几何描述符、能量描述符和性能参数吸附量，并基于其建立数据集；S2、将数据集分为训练集和测试集，并进行特征预处理；S3、运用多种机器学习算法对训练集进行机器学习模型训练，并调整超参数至精度最优；S4、将测试集放入模型中，计算模型的预测准确性，对比不同机器学习模型的准确性。本发明基于机器学习对多种体系的气体的金属有机框架的吸附能力对比，筛选出最优机器学习模型，整个MOF体系预测都有普适性，降低MOF体系预测难度。