基于Python机器学习算法的小分子药性预测项目
项目简介
本项目基于Python机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。项目涵盖了数据预处理、模型创建与编译、模型训练等多个模块，并采用了岭回归、随机森林回归、极端森林回归以及加权平均融合模型等多种算法。
项目特点
- 多模型对比：项目中分别训练了岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型，并通过加权平均的方式对最优的两个模型进行融合，最终输出最优的权值结果。
- 评价指标：不同模型的评价指标以均方根误差（RMSE）为基准，经过分析，融合模型得到了最低的RMSE值，为2.698796237546118。
- 模块化设计：项目结构清晰，分为数据预处理、创建模型并编译、模型训练三个主要模块，便于理解和扩展。
运行环境
- Python环境
- Jupyter Notebook 或 Spyder
- 需要安装以下Python库：
- matplotlib
- numpy
- pandas
- sklearn
项目结构
- 数据预处理：对原始数据进行清洗、特征选择和标准化处理，为模型训练做好准备。
- 创建模型并编译：分别创建岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型，并进行编译。
- 模型训练：对各个模型进行训练，并通过加权平均的方式对最优的两个模型进行融合，最终输出最优的权值结果。
结果分析
通过对比不同模型的RMSE值，发现融合模型在预测小分子药性方面表现最佳，RMSE值为2.698796237546118，显著优于单个模型。
使用说明
- 确保Python环境及相关库已安装。
- 下载项目文件并解压。
- 使用Jupyter Notebook或Spyder打开项目文件，按照模块顺序运行代码。
- 根据需要调整模型参数或数据集，进行进一步的实验和分析。
总结
本项目通过多种机器学习算法的结合，成功实现了小分子药性的预测，并通过模型融合的方式进一步提升了预测精度。项目代码结构清晰，易于理解和扩展，适合对机器学习算法和小分子药性预测感兴趣的开发者学习和参考。