|
|
|
|
| |
| 沈阳第一机床厂建造与机器学习算法解释QSAR模型 | | 发布者：admin 日期：2013/11/11 14:38:11 点击：417 | | | | 一种新的方法，结合基团的特征和SVM算法建立免费威尔逊像当地的QSAR模型。 沈阳第一机床厂 不像免威尔逊分析这种方法能够用基团不存在的训练集化合物进行预测。十一个公共数据集被选择作为测试用例，我们的新方法的性沈阳机床配件 能比较与其他一些传统的建模策略，沈阳第一机床厂 包括免费的威尔逊分析。我们的研究结果表明，R-基团的签名支持向量机模型更好的预测精度比一般的免威尔逊分析。此外，的R基团的签名模型的预测也比使用沈阳机床配件 ecfp6指纹和签名为一体的复合模型。 沈阳第一机床厂 最重要的是，沈阳第一机床厂 取代基对SVM模型的贡献可以通过梯度计算得到的R-基团的签名。对于大多数的研究的数据集，与一个相应的免费威尔逊分析的一个沈阳机床配件 重要的相关性。这些结果表明，沈阳第一机床厂 R基团贡献可以用来解释生物活性数据和突出的R基团的基于签沈阳机床配件 名的SVM建模方法是免威尔逊分析解释。因此，签名支持向量机模型可以是一个有用的建模工具，任何药物发现项目。 | | | | [返回] [打印] |
|
|
|
