支持向量机法预测卤代苯和苯酚衍生物的毒性

摘要

应用支持向量回归算法(SVR),以按非氢原子分类的分子电性距离矢量(H-MEDV)为参数,通过参数的优化,建立了几种更强的预测模型,预测了卤代苯和苯酚衍生物的毒性,并根据H-MEDV参数原理对预测结果进行了初步探讨.各预测模型的标准误差分别为0.305、0.267、0.275、0.228、0.362、0.238,均低于采用多元线性回归(MLR)和逐步回归(SMR)法的预测结果,说明支持向量回归算法在小样本、多变量的样本建模预报问题上具有一定的优势.