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基于SHAP值構建可解釋的XGBoost回歸模型預測PCE的QSPR方法及其系統

1060   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:29:10
本發明公開了一種基于SHAP值構建可解釋的XGBoost回歸模型加速發現高PCE的N?P類有機敏化劑的QSPR方法及系統，建立數據集樣本；切分分子片段；Chem3D優化分子；生成描述符；隨機劃分訓練集和測試集；利用SHAP嵌套XGBoost篩選變量，選出XGBoost建模的最優變量子集；用XGBoost回歸建立N?P類有機敏化劑的快速預報模型；根據建立的模型，快速預報測試集染料分子的PCE。根據SHAP反饋的對目標特征的影響和參考文獻解釋描述符，對應分子片段的結構，構建QSPR模型；python生成大量虛擬樣本，利用建好的XGBoost模型進行預報。本發明基于可靠的文獻真實值和建模方法，所建的N?P類有機敏化劑的XGBoost預報模型具有方便快捷，無化學污染的優點。
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“基于SHAP值構建可解釋的XGBoost回歸模型預測PCE的QSPR方法及其系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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