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实体 Mixed-Sampling Algorithm Combining Cluster Boundary Movement and Adaptive Synthesis

Mixed-Sampling Algorithm Combining Cluster Boundary Movement and Adaptive Synthesis

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  1. TOOL · CL_303552 ·

    半监督学习通过选择性未标记数据提升QSAR模型

    研究人员探索了半监督学习（SSL）在定量结构-活性关系（QSAR）建模中的有效性，特别是在使用ChEMBL等大型化学数据库时。他们的研究涉及10个QSAR数据集和超过40万个未标记分子，评估了三种SSL算法和四种数据选择策略。研究结果表明，未标记数据确实可以增强QSAR模型，某些配置的表现优于监督基线。值得注意的是，选择少量化学结构多样的分子比仅仅增加未标记数据的数量更有益，这表明未标记数据集的质量和组成对于该领域成功的SSL至关重要。