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J-GLOBAL ID：200902221313414726   整理番号：09A0600491

サポートベクターマシンとアンサンブル学習及び決定木の組合わせによる化学物質の発ガン性の予測

Prediction of Carcinogenicity of Chemical Substances by Combining Support Vector Machine with Ensemble Learning and Decision Tree

著者 (4件)： 田辺和俊 (筑波大 大学院) ,  貝原巳樹雄 (一関工高専) ,  鈴木孝弘 (東洋大 経) ,  小野寺夏生 (筑波大 大学院)
資料名： 情報化学討論会講演要旨集
巻： 31st  ページ： 79-82  発行年： 2008年 
JST資料番号： X0081B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,...
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,...

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分類 (2件)： 薬物の構造活性相関  (GV01050B) ,  分子構造と性質の実験的研究  (CB01020I)

タイトルに関連する用語 (7件)： サポートベクターマシン ,  アンサンブル学習 ,  決定木 ,  組合わせ ,  化学物質 ,  発ガン性 ,  予測