审稿意见

一、总体评价

本文《基于机器学习的粉煤灰基地聚合物混凝土抗压强度预测》提出了一种利用机器学习算法预测粉煤灰基地聚合物混凝土抗压强度的方法，旨在减少试验成本，提高配合比设计的效率。文章结构清晰，逻辑严谨，数据详实，具有一定的创新性和实用价值。然而，在部分技术细节、数据分析及模型解释性方面仍有待进一步完善。

二、具体内容评价

引言
引言部分详细阐述了研究背景和意义，指出了传统水泥制造过程中CO2排放的问题以及地聚合物混凝土的优势。
对粉煤灰基地聚合物混凝土的研究现状进行了简要概述，但可以增加对机器学习在混凝土性能预测中应用的最新研究进展。
数据库描述与分析
数据集描述详细，变量选择合理，保证了数据的真实性和可靠性。
数据预处理部分较为简单，仅提到了缺失值填充，可以进一步说明数据清洗和预处理的具体步骤。
图示分析直观展示了各输入变量与抗压强度之间的关系，但可以增加对变量间相关性的深入分析。
实验方法
详细介绍了三种机器学习算法（SVM、RF、Adaboost）的原理，并解释了选择这些算法的原因。
模型训练过程和性能评价部分较为完整，但可以增加对超参数调优过程的描述。
部分依赖图（PDP）和SHAP值算法的应用为模型解释性提供了有力支持，但可以进一步深入探讨这些方法的优势和局限性。
结果与讨论
结果部分清晰地展示了三种机器学习算法的预测效果，并通过图表和量化指标进行了对比分析。
讨论部分深入分析了影响粉煤灰基地聚合物混凝土抗压强度的关键因素，为配合比设计提供了理论依据。
可以进一步探讨不同机器学习算法在不同数据分布和规模下的适用性，以及模型泛化能力的验证方法。
结论
结论部分总结了本文的主要研究成果和创新点，指出了研究的实际应用价值。
可以增加对未来研究方向的展望，如结合更多输入变量、优化模型结构、提高预测精度等。
三、修改建议

加强文献综述
补充国内外关于粉煤灰基地聚合物混凝土和机器学习在混凝土性能预测中的最新研究进展，明确本文在已有研究中的位置和创新点。
完善数据预处理
增加数据清洗和预处理的具体步骤，如异常值处理、数据标准化等，以保证数据质量。
深入模型分析
增加对变量间相关性的深入分析，探讨变量间的潜在关系。
探讨不同机器学习算法在不同数据分布和规模下的适用性，以及模型泛化能力的验证方法。
优化模型解释性
进一步深入探讨PDP和SHAP值算法的优势和局限性，结合实际应用场景进行解释。
增加对模型预测不确定性的分析，提高模型的可靠性和可解释性。
展望未来研究
在结论部分增加对未来研究方向的展望，如结合更多输入变量、优化模型结构、提高预测精度等。
探讨如何将研究成果应用于实际工程中，为粉煤灰基地聚合物混凝土的配合比设计提供更有力的支持。
四、审稿结论

综上所述，本文在基于机器学习的粉煤灰基地聚合物混凝土抗压强度预测方面进行了有益的探索和研究，具有一定的创新性和实用价值。然而，在文献综述、数据预处理、模型分析、模型解释性及未来研究方向等方面仍有待进一步完善。建议作者在认真修改后，考虑再次投稿。希望作者能够继续深化研究，为粉煤灰基地聚合物混凝土的发展和应用做出更大的贡献。