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R包:caret做机器学习-特别方便

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发表于 2016-9-4 22:23:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 bbslover 于 2016-9-6 00:29 编辑

http://topepo.github.io/caret/index.html
https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html

比如:我研究兴趣是化学信息学,也可以叫计算化学。一个简单的应用就是QSAR(定量结构活性关系)。给定小分子的·描述符·以及·生物活性·,我们就可以用caret来建立各种机器学习模型(比如SVM,RF, LR),预测未经过试验的分子活性值。这样就可以达到基于配体的虚拟筛选。

这里,小分子·描述符·可以使用DRAGON软件得到,其实小分子描述符可以认为是机器学习中所说的·特征·或者是·自变量·。小分子·生物活性·可以来自发表的文献数据或者高通量筛选输出(比如NCBI的PUBCHEM小分子化学生物学数据库)。

分类或者回归的情形都可以应用。

举个例子:
生物合成50个药物分子(比如HIV抑制剂),然后生物科学家测试这50个分子的抗病毒活性(比如:50个IC50值)。有了这两个信息,我们就可以来建立模型并预测其他分子活性。


希望有用!




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发表于 2016-9-5 20:52:26 | 显示全部楼层
你这个帖子太简单了,不符合规则,你自己是如何使用的,在哪些场景比较好用,既然发帖了,就稍微花点时间,还是用心一点总结吧
你这个问题很复杂,需要打赏,请点击 http://www.bio-info-trainee.com/donate 进行打赏,谢谢
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发表于 2017-6-21 11:15:48 | 显示全部楼层
想学习一下,能不能具体写一下?
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