RDKit | 建立溶解度预测的LightGBM回归模型

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DrugAI 发表于 2022/08/22 22:20:30 2022/08/22
【摘要】 导入库 import pandas as pd import numpy as np from tqdm.auto import tqdm from rdkit import Chem from rdkit.Chem import rdMolDescriptors #molecular descriptors from light...

导入库

import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm.auto import tqdm
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdMolDescriptors #molecular descriptors
from lightgbm import LGBMRegressor, plot_importance #LightGBM models
from sklearn.model_selection import train_test_split #ML trainining
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error #ML stats
import seaborn as sns #Plotting
from yellowbrick.regressor import prediction_error, ResidualsPlot

sns.set_context('talk')
tqdm.pandas()

载入数据

df = pd.read_csv("solubility_data_ok.csv")
df.head()

 定义分子描述符计算函数

property_name

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/126460190

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