Evaluating parameters for ligand-based modeling with random forest on sparse data sets

Overview of attention for article published in Journal of Cheminformatics, October 2018

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In the top 25% of all research outputs scored by Altmetric
High Attention Score compared to outputs of the same age (87th percentile)
Good Attention Score compared to outputs of the same age and source (69th percentile)

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RT @yamasaKit_: @tjmnmn やっぱりあまりみないですよね。単純にECFP4相当だと勘違いしてとってる可能性もありそうかなと思えてきました。ちなみに私はbitとradiusのそれぞれの比較はこの論文読みました。 https://t.co/ALNXM2sdgr

@tjmnmn やっぱりあまりみないですよね。単純にECFP4相当だと勘違いしてとってる可能性もありそうかなと思えてきました。ちなみに私はbitとradiusのそれぞれの比較はこの論文読みました。 https://t.co/ALNXM2sdgr

RT @hirokaneko226: Morgan fingerprints の半径とハッシュサイズを検討した論文。ランダムフォレストとサポートベクターマシンで検討。Scikit-learnとFEST(Fast Ensembles of Sparse Trees)で実装。tox…

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