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建立QSAR的Descriptors應(yīng)該如何選擇? 已有3人參與
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| 如題,另外,QSAR的建立方法應(yīng)該怎么選?Descriptors和Model是各種都試一下,看用哪種方法建立的結(jié)果比較好?還是根據(jù)自己的分子情況選的,如果這樣,應(yīng)該怎么選擇? |

| 建立QSAR的方法很多,如SVM、KNN、RF、DT和NB等等,如果是以QSAR為主題發(fā)表論文,我建議每個流行的方法都應(yīng)當(dāng)嘗試,單個方法想發(fā)一篇好文章很困難。至于描述子選擇,可以先刪除都是常量的描述子,如都為1,0等;再次考察變量間的相關(guān)性,依據(jù)相關(guān)系數(shù)刪除相關(guān)性高的變量;也可通過建立回歸方程,考察目標(biāo)變量與自變量間的相關(guān)性,選擇保留相關(guān)性高的變量即可。變量選擇方法很多,QSAR文章應(yīng)該都有提到。我個人認為QSAR應(yīng)該首選線性算法,這樣易于模型解釋;在對結(jié)果影響不大的模型基礎(chǔ)上,減少描述子,越少越好,易于機理的解釋。 |

金蟲 (小有名氣)

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