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ADMET预测机器学习模型选型与参数优化

共计 30 章节
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01
ADMET预测概述
从药物研发到计算建模
ADMET预测概述
02
数据集获取与准备
ChEMBL · PubChem等数据库
数据集获取准备
03
分子描述符计算
RDKit · Mordred等工具
分子描述符计算RDKit
04
数据预处理
缺失值处理 · 标准化 · 异常值剔除
数据预处理缺失值处理
05
特征选择
方差阈值 · 互信息 · 递归特征消除
特征选择方差阈值
06
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集划分策略
数据集划分训练集
07
SVR回归原理概览
支持向量机如何用于回归
SVR回归原理概览
08
核函数选择
线性核 · RBF核 · 多项式核
核函数选择线性核
09
参数C（正则化）的作用与调优
参数C（正则化）的作用与调优 · 核心概念 · 实践要点
参数C正则化
10
参数epsilon（不敏感区间）的作用与调优
参数epsilon（不敏感区间）的作用与… · 核心概念 · 实践要点
epsilon参数
11
参数gamma（RBF核宽度）的作用与调优
参数gamma（RBF核宽度）的作用与调… · 核心概念 · 实践要点
gammaRBF
12
网格搜索（GridSearchCV）实战
网格搜索（GridSearchCV）实战 · 核心概念 · 实践要点
GridSearchCV网格搜索
13
随机搜索（RandomizedSearchCV）实战
随机搜索（RandomizedSearc… · 核心概念 · 实践要点
RandomizedSe…随机搜索
14
贝叶斯优化（BayesianOptimization）实战
贝叶斯优化（BayesianOptimi… · 核心概念 · 实践要点
BayesianOpti…贝叶斯优化
15
交叉验证策略
K折 · 留一 · 分层交叉验证
交叉验证策略K折
16
模型评估指标
R² · RMSE · MAE
模型评估指标R²
17
学习曲线与验证曲线分析
学习曲线与验证曲线分析 · 核心概念 · 实践要点
学习曲线验证曲线分析
18
特征重要性分析
Permutation Import…
特征重要性分析Permutation
19
模型可解释性
SHAP值与部分依赖图
模型可解释性SHAP
20
多任务学习
同时预测多个ADMET属性
多任务学习ADMET
21
集成策略
将SVR与其他模型组合
集成策略SVR
22
超参数空间设计
如何合理定义搜索范围
超参数空间设计如何合理定义搜索…
23
并行加速调优
使用joblib或ray
并行加速调优joblib
24
早停与剪枝策略
减少不必要的搜索
早停剪枝策略
25
结果保存与可视化
调优过程日志
结果保存可视化
26
案例1
预测水溶性（LogS）
案例1LogS
27
案例2
预测口服生物利用度（F%）
案例2预测口服生物利用…
28
案例3
预测hERG毒性
案例3hERG
29
常见问题与避坑指南
过拟合 · 数据泄露 · 尺度敏感
常见问题避坑指南
30
总结与拓展
从SVR到深度学习 · AutoML
拓展SVR