支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价
采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.
Bewaard in:
| Hoofdauteurs: | , , , , |
|---|---|
| Formaat: | Artigo |
| Taal: | Inglês |
| Gepubliceerd in: |
Editorial Department of Journal of Sichuan University (Natural Science Edition)
2006-01-01
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| Reeks: | 四川大学学报. 自然科学版 |
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | http://science.scu.edu.cn/thesisDetails?columnId=156447896&Fpath=home&index=0 |
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