可解释性支持向量回归在定量构质关系中的应用

摘要

基于结构风险最小的支持向量机具泛化推广能力优异等诸多优点，在分类和预测领域应用广泛，但其可解释性差的缺陷一直未获根本性解决。本文基于F测验为支持向量回归建立了一套完整的解释性体系，包括模型回归显著性测验、单描述符重要性显著性测验、单描述符效应及灵敏度分析、两描述符互作显著性测验等。将其应用于76种阴离子表面活性剂的定量构质关系研究，实例验证表明，其解释结果与逐步线性回归模型及二次多项式逐步回归模型结果基本一致，且支持向量回归模型性能明显优于参比模型，表明了该解释性体系的合理性。