RT @yamasaKit_: @tjmnmn やっぱりあまりみないですよね。単純にECFP4相当だと勘違いしてとってる可能性もありそうかなと思えてきました。ちなみに私はbitとradiusのそれぞれの比較はこの論文読みました。 https://t.co/ALNXM2sdgr
@tjmnmn やっぱりあまりみないですよね。単純にECFP4相当だと勘違いしてとってる可能性もありそうかなと思えてきました。ちなみに私はbitとradiusのそれぞれの比較はこの論文読みました。 https://t.co/ALNXM2sdgr
RT @hirokaneko226: Morgan fingerprints の半径とハッシュサイズを検討した論文。ランダムフォレストとサポートベクターマシンで検討。Scikit-learnとFEST(Fast Ensembles of Sparse Trees)で実装。tox…
RT @hirokaneko226: Morgan fingerprints の半径とハッシュサイズを検討した論文。ランダムフォレストとサポートベクターマシンで検討。Scikit-learnとFEST(Fast Ensembles of Sparse Trees)で実装。tox…
より大きなデータセットがで検討することができれば、この論文における効率の議論はしやすい気がします。
Morgan fingerprints の半径とハッシュサイズを検討した論文。ランダムフォレストとサポートベクターマシンで検討。Scikit-learnとFEST(Fast Ensembles of Sparse Trees)で実装。tox21 challengeの4つのデータセットを使用。ハッシュ化して効率をあげても推定性能は落ちた https://t.co/mVpnopW8Hu
Did you try with different FP folding? Like in this paper: https://t.co/4U3FzejVVQ (Random forest, ECFP, rdkit, but limited number of targets).
RT @jcheminf: new: "Evaluating parameters for ligand-based modeling with random forest on sparse data sets" by @ola_spjuth et al. https://t…
new: "Evaluating parameters for ligand-based modeling with random forest on sparse data sets" by @ola_spjuth et al. https://t.co/LhRHDMrqET https://t.co/LltB2NQvNh
Evaluating parameters for ligand-based modeling with random forest on sparse data sets. https://t.co/GY35rEYiuN
New article by colleagues Alexander Kensert, @jonalv, Ulf Norinder & @ola_spjuth: "Evaluating parameters for ligand-based modeling with random forest on sparse data sets" https://t.co/q5Bm2y5k4K #jcheminf