Machine-learning-based similarity meets traditional QSAR: “q-RASAR” for the enhancement of the external predictivity and detection of prediction confidence outliers in an hERG toxicity dataset - 科研通

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标题	Machine-learning-based similarity meets traditional QSAR: “q-RASAR” for the enhancement of the external predictivity and detection of prediction confidence outliers in an hERG toxicity dataset 基于机器学习的相似性满足传统QSAR：“q-RASAR”，用于增强hERG毒性数据集中的外部预测性和预测置信度异常值的检测相关领域数量结构-活动关系离群值适用范围人工智能计算机科学相似性（几何）试验装置偏最小二乘回归机器学习数据挖掘模式识别（心理学）图像（数学）
网址	https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104829
DOI	10.1016/j.chemolab.2023.104829 doi
其它	期刊：Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 作者：Arkaprava Banerjee; Kunal Roy 出版日期：2023-04-14
求助人	ljy 在 2024-12-18 19:38:23 发布自江苏，悬赏 10 积分
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