Large-scale prediction of activity cliffs using machine and deep learning methods of increasing complexity

RT @hirokaneko226: Activity cliffの化合物ペアとそうでない化合物ペアをクラス分類する論文。ChEMBLのデータセットを用いて、特徴量をフィンガープリントとして、SVM, RF, XGB, ニューラルネットワーク、k-NNで比較。SVMが最も良好な…

RT @hirokaneko226: Activity cliffの化合物ペアとそうでない化合物ペアをクラス分類する論文。ChEMBLのデータセットを用いて、特徴量をフィンガープリントとして、SVM, RF, XGB, ニューラルネットワーク、k-NNで比較。SVMが最も良好な…

Activity cliffの化合物ペアとそうでない化合物ペアをクラス分類する論文。ChEMBLのデータセットを用いて、特徴量をフィンガープリントとして、SVM, RF, XGB, ニューラルネットワーク、k-NNで比較。SVMが最も良好な結果。データやコードはこちら https://t.co/Y5mRIMAnDV https://t.co/R9ebaZn0Dk

RT @jcheminf: new: "Large-scale prediction of activity cliffs using machine and deep learning methods of increasing complexity" https://t.c…