CPU训练集成模型AqSol-Blend预测水溶性

Kadosh 等人发布预印本 AqSol-Blend，一个可在 CPU 上训练的分子描述符集成模型，用于预测水溶性。该模型将 LightGBM、基于 Mordred 的 CatBoost 与稳健标准化支持向量回归按 0.675、0.225、0.100 的固定权重组合。 在 Therapeutics Data Commons 的 AqSolDB 基准上，五次运行的平均绝对误差为 0.736 ± 0.014。在从 BigSolDB 筛选出的 360 个化合物外部集上，冻结的五次运行平均 MAE 为 1.008，前代模型为 1.017，固定随机森林基线为 1.065；作者称相对前代的外部提升仍不确定。 作者说明，开发过程复用了验证划分并进行了四次连续的基准测试评估；外部结果因测量条件和浓度约定不同而单独解读。

AI 根据报道生成 · 6 天前更新