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View Code? Open in Web Editor NEW我们评估了基于分子描述符的五种机器学习算法 [随机森林 (RF),支持 向量回归 (SVR),深度学习模型 (DNN),梯度提升树 (GBM),Adaboost 提升树 (ADA) 以及基于图的三种图神经网络 [信息传递神经网络 (D-MPNN), Attentive FP 模型, 图卷 积神经网络 GCN] 来解决化合物毒性预测的问题。使用超级学习器(Super learner)方 法搭建了三层的 Stacking 集成模型。考虑位于活性悬崖 (ACs) 中的化合物,基于分子描 述符和目标特征,给出了表征模型适用域 AD 的方法。
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