【源码】基于Python的哈金斯参数QSAR模型

项目简介

本项目借助机器学习技术，以化学分子的结构信息（用SMILES表示）及其对应的性质数据（如哈金斯参数）为基础，构建并验证QSAR（定量结构 - 活性关系）模型。项目以Python为主要编程语言，运用了支持向量回归（SVR）、随机森林回归（RF）、深度神经网络（DNN）等多种机器学习算法和深度学习技术。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对数据进行清洗、标准化和特征工程，为模型训练做好数据准备。
2. 模型训练与验证：采用多种机器学习算法（如SVR、RF）和深度学习模型（如DNN）进行模型训练，并在测试集上验证模型性能。
3. 特征贡献分析：利用SHAP值和随机森林的特征重要性，分析模型预测中各特征的重要性。
4. 模型性能评估：使用R²、MAE和RMSE等指标评估模型性能，绘制模型训练与验证的误差曲线图。
5. 多模型比较：对比不同模型的预测性能，选择最优模型。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境及相关依赖库，如pandas、numpy、sklearn、keras等。
2. 数据准备：准备包含化学分子结构和性质的数据，如'计算结果.xlsx'和'Huggins.xlsx'。
3. 运行代码：运行各个Python脚本，涵盖数据预处理、模型训练和验证、特征贡献分析等。
4. 结果查看：查看输出文件和图表，了解模型性能和特征贡献。
5. 模型优化：依据结果调整模型参数和特征工程，优化模型性能。

注意事项

• 脚本中的路径和文件名需根据实际情况调整。
• 脚本使用了多线程处理，需确保有足够计算资源。
• 某些代码片段依赖特定库和工具，如RDKit用于处理化学分子。
• 某些网络请求可能涉及API调用，需确保API密钥或访问权限。

下载地址

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