RF-Score-VS - Random forest based protein-ligand scoring ... - GitHub
RF-Score-VS is a novel Random Forest-based scoring function for Virtual Screening which predicts binding affinity. Its descriptors are based on RF-Score developed by Pedro Ballester …
GitHub - lachrymator/RF-Score: A machine learning approach to ...
RF-Score is a machine learning approach to predicting protein-ligand binding affinity. Eight executables, rf-prepare, rf-train, rf-test, rf-stat, rf-extract, rf-predict, rf-score and rf-inspect, will …
随机森林RF的参数调优_rf调参-CSDN博客
2024年5月16日 · 本文从实践的角度对 RF 做一个总结。 重点讲述 scikit-learn 中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。 在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier， …
RandomForestRegressor — scikit-learn 1.6.1 documentation
A random forest is a meta estimator that fits a number of decision tree regressors on various sub-samples of the dataset and uses averaging to improve the predictive accuracy and control …
Performance of machine-learning scoring functions in structure …
2017年4月25日 · Here we provide a new ready-to-use scoring function (RF-Score-VS) trained on 15 426 active and 893 897 inactive molecules docked to a set of 102 targets. We use the full …
John Mitchell Group: RF-Score - St Andrews
RF-Score: A machine learning approach to predicting protein–ligand binding affinity with applications to molecular docking Please feel free to use RF-Score. It is free of charge to all …
随机森林RF介绍与使用（实操）_rf.score-CSDN博客
2021年11月12日 · 这篇博客探讨了随机森林（RF）与决策树的比较。 通过实例展示了如何使用Python的scikit-learn库构建和训练模型。 结果显示，随机森林的准确率通常高于决策树，尤其 …
随机森林算法参数解释及调优 - 知乎
RF参数择优思想：RF模型可以理解成决策树模型嵌入到bagging框架，因此，我们首先对外层的bagging框架进行参数择优，然后再对内层的决策树模型进行参数择优。
基于Python的随机森林（RF）回归与模型超参数搜索优化-腾讯云 …
2021年5月28日 · 其中，关于基于 MATLAB 实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看 基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序。 本文分为两部分，第一部分为 …
scikit-learn随机森林调参小结 - 刘建平Pinard - 博客园
2016年12月11日 · 在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林 (Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。 本文就从实践的角度对RF做一个总结。 重点讲述scikit-learn …
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