基于支撑向量机方法的有机化合物的生成Gibbs自由能的预测

基于支撑向量机方法的有机化合物的生成Gibbs自由能的预测;支撑向量机;多元线形回归;吉布斯自由能     

定量结构-活性/性质相关性中变量的选择——正交变换法与最优子集回归法的比较

定量结构－活性／性质相关性（QSAR／QSPR）研究的基本依据是化合物的性质与结构具有相关性,所以只要有方法描述化合物的结构（得到X）就可与化合物的性质（作为Y）建立起数学模型,并由引模型预测未知化合物。由化合物的结构可衍生（即描述）出诸多变量,从统计学出发,希望用尽可能少的变量来表征尽可能多的信息（如多元回归分析）。过多的变量不仅计算量大,从而可以导致所得的数学模型不稳定,使预测结果较差^[1],而且不同变量的组合所得结果可能差别很大,由此需要对变量进行压缩和选择。虽然变量的选择是一个非常费时和复杂的工作,但变量选择的好坏对数学模型的稳定性及准确性有致关重要的影响,从某种角度上讲,它能决定一项QSAR／QSPR研究的成败。最简单的选择变量的方法是穷举组合法,但此方法的计算量非常大,特别是当变量数较大时,该方法是实际上是不可行的,尽管用于变量选择的方法已有报道,但问题尚有待进一步研究。本文侧重比较了正交变换法与变量最优子集回归法,得到了很有启示性的结果。