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Auto-Modeller の利用により、専門家だけではなく初心者でも、検証済みの予測モデルを作成することができます。
Auto-Modeller で作成された予測モデルは、化合物とデータとの構造活性相関を可視化する Glowing Molecule 機能と連動します。
Gaussian Processes、Random Forests、Radial Basis Functions、PLS、Decision Trees などが使用可能です。
データを自動的にサブセットに分割し、最適なモデルを厳密に選択して検証します。
分子量、logP、極表面積、その他多くの 2D 構造記述子が Auto-Modeller には含まれています。
専門家向けに、モデリング手法を手動で調整し、独自のデータセット分割と記述子を定義し、結果の詳細な分析にアクセスすることも可能です。