导入库
首先，代码导入了需要用到的库，包括 pandas（用于数据处理和分析），scikit-learn（机器学习库），rdkit（化学信息工具）。
读取数据
代码通过使用 pd.read_csv 函数从文件中读取训练集和测试集数据。
使用Morgan分子指纹建模SMILES
此步先要完成特征提取，具体来说，有rxnid,Reactant1,Reactant2,Product,Additive,Solvent,Yield字段。其中：
- rxnid 对数据的id标识，无实际意义
- Reactant1 反应物1
- Reactant2 反应物2
- Product 产物
- Additive 添加剂（包括催化剂catalyst等辅助反应物合成但是不对产物贡献原子的部分）
- Solvent 溶剂
- Yield 产率 其中Reactant1,Reactant2,Product,Additive,Solvent都是由SMILES表示。
这个过程需要调用rdkit的相关模块。然后将Reactant1,Reactant2,Product,Additive,Solvent字段的向量拼接到一起，组成一个更长的向量。
Rdkit：化学信息学中主要的工具，开源。网址：http://www.rdkit.org，支持WIN\MAC\Linux，可以被python、Java、C调用。几乎所有的与化学信息学相关的内容都可以在上面找到。
使用随机森林预测结果
这里直接调用sklearn的RandomForestRegressor模块实例化一个随机森林模型，并对n_estimators等重要参数进行指定。最后使用model.fit(x, y)训练模型。模型保存在本地'./random_forest_model.pkl'。
sklearn (scikit-learn)
是一个非常广泛使用的开源机器学习库，基于Python，建立在NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等数据处理和分析的库之上。
它涵盖了几乎所有主流机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。API设计亲民，整个使用简单易上手，非常适合作为机器学习入门的工具。 官网：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.1 documentation
在sklearn中，几乎所有的机器学习的流程是：
- 实例化模型（并指定重要参数）；
- model.fit(x, y) 训练模型；
适当增加决策树的数量 可以提高结果分数同时保证运行时间不过长
加载模型进行预测，并将保存结果文件到本地
pkl文件直接使用pickle.load()加载，然后使用model.predict(x)进行预测。预测的结果保存为比赛官方指定的文件格式。
最后得到分数
