np.mean(y

问题2：根据前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符，构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型 根据问题1中的结果，我们选取前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符作为特征，使用线性回归算法构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型。具体的建模过程如下： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 读取数据文件 df_mol = pd.read_excel('Molecular_Descriptor.xlsx', sheet_name='training') df_er = pd.read_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='training') df_test = pd.read_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='test') # 合并数据 df = pd.merge(df_mol, df_er, on='Molecule') # 数据预处理 df = df.drop(columns=['Molecule']) df = df.dropna() # 特征工程 X_train = df.iloc[:, indices[:20]] y_train = df.iloc[:, -1] X_test = df_test.iloc[:, indices[:20]] # 训练模型 reg = LinearRegression() reg.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = reg.predict(X_test) # 将预测结果写入文件 df_test['IC50_nM'] = y_pred df_test['pIC50'] = -np.log10(y_pred / 1e9) df_test.to_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='test', index=False) ``` 代码执行过程中，首先使用pandas库读取数据文件，并将分子描述符和生物活性数据进行合并。然后进行数据预处理，删除无效数据。接着进行特征工程，选取前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符作为特征。然后使用线性回归算法对模型进行训练，并使用训练好的模型对测试集中的化合物进行预测。最后将预测结果写入文件中。 问题3：利用分子描述符构建ADMET分类预测模型 在Python中，可以使用机器学习算法对分子描述符进行分类预测。这里我们选择决策树算法和支持向量机算法，分别对Caco-2和CYP3A4两个指标进行分类预测。 以下是具体的代码实现步骤： ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据文件 df_mol = pd.read_excel('Molecular_Descriptor.xlsx', sheet_name='training') df_admet = pd.read_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='training') df_test = pd.read_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='test') # 合并数据 df = pd.merge(df_mol, df_admet, on='Molecule') # 数据预处理 df = df.drop(columns=['Molecule']) df = df.dropna() # 特征工程 X_train = df.iloc[:, :-5] y_caco2_train = df.iloc[:, -5] y_cyp3a4_train = df.iloc[:, -4] # 分类预测模型 # Caco-2预测模型 clf_caco2 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) clf_caco2.fit(X_train, y_caco2_train) # CYP3A4预测模型 clf_cyp3a4 = SVC(random_state=42) clf_cyp3a4.fit(X_train, y_cyp3a4_train) # 预测结果 X_test = df_test.iloc[:, :-5] y_caco2_pred = clf_caco2.predict(X_test) y_cyp3a4_pred = clf_cyp3a4.predict(X_test) # 将预测结果写入文件 df_test['Caco-2'] = y_caco2_pred df_test['CYP3A4'] = y_cyp3a4_pred df_test.to_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='test', index=False) ``` 代码执行过程中，首先使用pandas库读取数据文件，并将分子描述符和ADMET数据进行合并。然后进行数据预处理，删除无效数据。接着进行特征工程，将分子描述符作为特征，将Caco-2和CYP3A4指标作为标签。然后选择决策树算法和支持向量机算法，分别对Caco-2和CYP3A4两个指标进行分类预测。最后将预测结果写入文件中。 问题4：寻找具有更好生物活性和ADMET性质的分子描述符 为了寻找具有更好生物活性和ADMET性质的分子描述符，可以使用统计方法和机器学习算法对数据进行分析和建模。具体的方法包括但不限于：相关性分析、主成分分析、逻辑回归等。 在具体分析过程中，需要先确定具体的分析目标和指标，然后根据数据特征和分析方法进行数据预处理和特征工程。最后选取合适的算法进行建模和分析，得出具有更好生物活性和ADMET性质的分子描述符。

相关知识

逻辑回归分类、决策树分类、朴素贝叶斯分类及手写数字识别
ix = range(n*j,n*(j+1)) t = np.
对鸢尾花数据集和月亮数据集，分别采用线性LDA、k
【机器学习】经典数据集鸢尾花的分类识别
可持续城市的森林绿化策略：实现生态保护与经济发展的平衡1.背景介绍 随着人口增长和城市发展，城市空间的压力日益增大，城市
y=1
SVM实现鸢尾花分类
【python机器学习】KNN算法实现回归（基于鸢尾花数据集）
基于Logistic回归模型对鸢尾花数据集的线性多分类
育种值探秘丨动植物遗传育种

网址: np.mean(y https://www.huajiangbk.com/newsview566691.html

上一篇: 汉字找茬王花光所有金砖攻略

下一篇: PHP数字字母汉字验证码实现