Градиентный бустинг для предсказания газохроматографических индексов удерживания - Matyushin, Dmitriy D.; Sholokhova, Anastasia Yu.; Buryak, Aleksey K. (Сорбционные и хроматографические процессы, 2019)
Оценка газохроматографических индексов удерживания исходя из структур молекул является важной задачей. Предсказанные индексы удерживания могут быть использованы при идентификации неизвестных соединений посредством поиска по масс-спектральным базам данных. Разнообразные методы машинного обучения используются для этой задачи, однако, методы, основанные на деревьях решений, в частности градиентный бустинг (gradient boosting), не часто используются для этой цели. Цель этой работы – изучить возможность использования этого метода для предсказания индекса удерживания. 177 молекулярных дескрипторов, рассчитанных с помощью Chemistry Development Kit, используются в качестве входного представления молекулы. Случайные подмножества всей базы данных NIST 17 используются в качестве наборов данных для обучения, тестирования и валидации. Используется 8000 деревьев решений, имеющих по 6 листьев (конечных узлов) каждое. Нейронная сеть с одним скрытым слоем, состоящим из 90 скрытых нейронов, используется для сравнения. И нейронная сеть, и градиентный бустинг используются с одним и тем же набором молекулярных дескрипторов и одними и теми же наборами данных. Модель, основанная на градиентном бустинге, превосходит нейронную сеть с одним скрытым слоем для подмножеств NIST 17 и для набора эфирных масел. Основанная на градиентном бустинге модель сопоставима или даже превосходит по точности другие современные модели предсказания индексов удерживания, описанные в литературе. Среднее относительное отклонение составляет 3.0%, медианное относительное отклонение составляет 1.7% для подмножеств NIST 17. Среднее абсолютное отклонение составляет 34 единицы индекса удерживания. Рассмотрены только неполярные жидкие неподвижные фазы (такие как полидиметилсилоксан, 5% фенил 95% полидиметилсилоксан, сквалан). В ходе данной работы не делалось различия между различными видами неполярных жидких фаз. Ошибки, полученные с помощью разных методов машинного обучения и одинакового набора дескрипторов, сильно коррелируют между собой