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1、第ii頁(yè)變量選擇方法及其在量化的構(gòu)效關(guān)系(QSPR)中的應(yīng)用一個(gè)一個(gè)塊變量，通過(guò)正交塊變量的方法，就可以把這些特征基集合所代表的不同的信息空間的最有用的信息提取出來(lái)只對(duì)少量的新的正交塊變量的回歸結(jié)果顯示，建立在這些塊變量上的模型在對(duì)化學(xué)性質(zhì)的擬合和預(yù)報(bào)上比一些早前的結(jié)果都有顯著的提高同時(shí)，塊變量是對(duì)原始線性空問(wèn)的線性投影，因此在模型的解釋上面也更加容易論文的第二部分是關(guān)于變量選擇及其在量化的構(gòu)效關(guān)系當(dāng)中的應(yīng)用一種比較新的基于非凹的懲罰最
2、小二乘的變量選擇的方法被用于描述和預(yù)報(bào)530個(gè)烷烴和它們的沸點(diǎn)之間的關(guān)系與逐步回歸法和改進(jìn)的最小絕對(duì)縮減算子(LASSO)相比較，這種方法簡(jiǎn)單，快速，因而能與一些流行的變量選擇方法媲美我們收集了碳原子個(gè)數(shù)從2到10的所有飽和烷烴的沸點(diǎn)值，并計(jì)算了128個(gè)常用的拓?fù)渲笖?shù)作為備選變量作為變量選擇的結(jié)果，只有12個(gè)變量從95個(gè)預(yù)處理后的變量中選出，但是建立在這12個(gè)變量的QsPR模型仍具有令人滿(mǎn)意的擬合和預(yù)報(bào)效果在論文的最后部分，我們提出了用
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