基于支持向量机回归与K-最近邻法的组合预测用于除草剂QSAR建模

文献类型： 中文期刊

第一作者： 谭泗桥

作者： 谭泗桥;袁哲明;柏连阳;熊洁仪

作者机构：

关键词： 支持向量机回归;K-最近邻法;组合预测;定量构效关系

期刊名称： 农药学学报

ISSN： 1008-7303

年卷期： 2007 年 9 卷 04 期

页码： 324-329

收录情况： CSCD

摘要： 为了提高定量构效关系(QSAR)研究的预测精度,发展了一种基于支持向量机回归(SVR)与K-最近邻法(KNN)的组合预测方法:以均方误差(MSE)最小为原则,基于SVR实施核函数寻优;基于MSE最小原则与最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;通过"多轮末尾强制淘汰法"揭示各保留描述符对预测精度的影响程度;从保留描述符出发,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,然后基于SVR以留一法实施组合预测。运用该组合预测方法研究苯乙酰胺类除草剂QSAR建模,结果表明:基于SVR与KNN的组合预测方法在参比模型中预测精度最高,具结构风险最小、非线性、能有效克服过拟合、泛化推广能力优异等优点,在QSAR研究中具有广泛的应用前景。

分类号： TQ450.1

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