На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

По частотам вхождения в отбираемые при построении линейнорегрессионных
моделей дескрипторов можно сделать вывод об их относительной
значимости. В соответствии с этим критерием, при моделировании температуры
кипения разнородных органических соединений наиболее весомыми
являются вклады: метильных групп, связанных с любыми неводородными атомами
(n[H 3 C-•]/n a и n[H 3 C-•]); sp 2 -гибридизованных атомов углерода
(n[C sp 2]/n a ); фрагментов ароматических систем (n 2 [C Ar ÷C Ar ]); произвольных неводородных
атомов (log{n[•]} и n 2 [•]). Значительный вклад также вносят группы,
содержащие полярные атомы и связи, в частности: sp-, sp 2 - и sp 3 -
гибридизованные атомы азота (n(N), √n[=C-N], n[=N-] и n[C sp 2-N]/n a ); гидроксильные
группы, связанные с атомом углерода (n[C-OH], n 2 [HC Heterocycle -OH]);
атомы кислорода при двойной связи (n[O=•]/n a ); атомы галогенов в различном
структурном контексте (n[C sp 3-I]/n a , n[H 2 C-Hal], √n[C-F], n[Br]); атомы бора,
кремния и серы (n 2 [B-•], n[C sp 2-N]/n a , n[Hal-Si] и n[C-S]/n a ).
После построения ряда нейросетевых моделей (350 моделей) с варьированием
числа скрытых нейронов было выбрано оптимальное число скрытых
нейронов, равное двум (как обеспечивающее наименьшие ошибки на внутренних
контрольных выборках). В Табл. 17 приведены статистические показатели
построенных моделей.
Табл. 17. Статистические показатели полученных моделей для температуры
кипения разнородных органических соединений (ошибки приведены в o C)
Статистические показатели моделей
R RMSE t RMSE c RMSE p
Название этапа исследования
Линейно-регрессионные модели 0,9814 12,9 16,7 18,6
Средние значения показателей по
всем индивидуальным нейросетевым 0,9869 11,0 16,1 17,2
моделям
Показатели ансамблевой модели, усредняющей
прогнозы индивидуальных
нейросетевых моделей
0,9911 9,1 16,1 16,9
220