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QSAR模型参数调优与验证课程

共计 30 章节
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01
QSAR概述
定义 · 历史 · 应用领域
QSAR定义
02
分子描述符基础
分子描述符基础 · 核心概念 · 实践要点
分子描述符基础重点
03
分子描述符计算（使用RDKit等）
分子描述符计算（使用RDKit等） · 核心概念 · 实践要点
RDKit分子描述符计算
04
数据集收集与整理
数据集收集与整理 · 核心概念 · 实践要点
数据集收集整理
05
数据预处理
缺失值处理 · 标准化
数据预处理缺失值处理
06
特征选择方法
特征选择方法 · 核心概念 · 实践要点
特征选择方法重点
07
机器学习模型简介
线性回归 · SVM · 随机森林等
机器学习模型简介线性回归
08
模型评估指标
R² · RMSE · Q²等
模型评估指标R²
09
交叉验证方法
交叉验证方法 · 核心概念 · 实践要点
交叉验证方法重点
10
参数调优概念
网格搜索 · 随机搜索
参数调优概念网格搜索
11
网格搜索实践
网格搜索实践 · 核心概念 · 实践要点
网格搜索实践重点
12
随机搜索实践
随机搜索实践 · 核心概念 · 实践要点
随机搜索实践重点
13
贝叶斯优化调参
贝叶斯优化调参 · 核心概念 · 实践要点
贝叶斯优化调参重点
14
遗传算法调参
遗传算法调参 · 核心概念 · 实践要点
遗传算法调参重点
15
模型过拟合与正则化
模型过拟合与正则化 · 核心概念 · 实践要点
模型过拟合正则化
16
特征重要性分析
特征重要性分析 · 核心概念 · 实践要点
特征重要性分析重点
17
模型解释性
SHAP · LIME
模型解释性SHAP
18
外部验证与测试集
外部验证与测试集 · 核心概念 · 实践要点
外部验证测试集
19
Y随机化检验
Y随机化检验 · 核心概念 · 实践要点
Y随机化检验重点
20
模型应用域分析
模型应用域分析 · 核心概念 · 实践要点
模型应用域分析重点
21
多任务QSAR
多任务QSAR · 核心概念 · 实践要点
QSAR多任务
22
深度学习在QSAR中的应用
深度学习在QSAR中的应用 · 核心概念 · 实践要点
QSAR深度学习
23
模型比较与选择
模型比较与选择 · 核心概念 · 实践要点
模型比较选择
24
模型融合/集成方法
模型融合/集成方法 · 核心概念 · 实践要点
模型融合集成方法
25
案例研究
毒性预测
案例研究毒性预测
26
案例研究
药物活性预测
案例研究药物活性预测
27
代码实践
使用scikit-learn构建QS…
代码实践scikit-learn
28
代码实践
使用PyTorch构建深度学习QSA…
代码实践PyTorch
29
报告撰写与结果呈现
报告撰写与结果呈现 · 核心概念 · 实践要点
报告撰写结果呈现
30
课程总结与未来方向
课程总结与未来方向 · 核心概念 · 实践要点
课程总结未来方向