RDKit:基于RDKit的溶解度预测的机器学习模型

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DrugAI 发表于 2021/07/15 05:47:08 2021/07/15
【摘要】 基于RDKit和Python3的化合物溶解度的机器学习模型小案例。 《仅供参考》 # In[1]:导入依赖包 from rdkit import Chem, DataStructsfrom rdkit.Chem import AllChemfrom rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptorsfrom rdkit.Chem...

基于RDKit和Python3的化合物溶解度的机器学习模型小案例。

《仅供参考》


  
  1. # In[1]:导入依赖包
  2. from rdkit import Chem, DataStructs
  3. from rdkit.Chem import AllChem
  4. from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors
  5. from rdkit.Chem import Descriptors
  6. from rdkit.Chem.EState import Fingerprinter
  7. import pandas as pd
  8. import numpy as np
  9. import matplotlib.pyplot as plt
  10. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  11. from sklearn import cross_validation
  12. from sklearn.metrics import r2_score
  13. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
  14. from sklearn import gaussian_process
  15. from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern, WhiteKernel, ConstantKernel, RBF

  
  1. # In[2]:定义描述符计算函数
  2. def get_fps(mol):
  3. calc=MoleculeDescriptors.MolecularDescriptorCalculator([x[0] for x in Descriptors._descList])
  4. ds = np.asarray(calc.CalcDescr

文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/82318276

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