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J-GLOBAL ID：201702276948937490   整理番号：17A1824277

重み付け罰則付きロジスティック回帰に基づくQSAR分類モデルにおける新規分子ディスクリプタ選択法【Powered by NICT】

A novel molecular descriptor selection method in QSAR classification model based on weighted penalized logistic regression

著者 (2件)： Algamal Zakariya Yahya (Department of Mathematical Sciences, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Johor, 81310, Malaysia) ,  Lee Muhammad Hisyam (Department of Mathematical Sciences, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Johor, 81310, Malaysia)
資料名： Journal of Chemometrics  (Journal of Chemometrics)
巻： 31  号： 10  ページ： ROMBUNNO.2915  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0019C  ISSN： 0886-9383  CODEN： JOCHEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分子記述子選択は定量的構造活性相関モデル化のための重要なツールである。ディスクリプタが属するグループタイプの情報を考慮することに基づく新規分子記述子選択法を提案した。ディスクリプタ選択方法は,ペナルティ付きロジスティック回帰を組み合わせた2サンプルt検定とに基づいている。提案した方法は,同時にフィルタリングと重み付けを行うことができる。具体的には,2サンプルt検定は統計学的に有意差を示さない記述子を除去することによりフィルタ法として採用した。一方,ディスクリプタ型ブロック内の2サンプルt検定値に依存して重量を割り当てることにより使用されている重み付け罰則付きロジスティック回帰。提案した方法を試験し,比較最新の選択法とした。結果は,著者らの提案した方法は簡単で効率的な分類性能を有する速いことを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *定量的構造活性相関 ,  フィルタ ,  フィルタリング ,  *重みづけ ,  統計学 ,  *統制索引語 ,  ペナルティ ,  モデリング
準シソーラス用語： 有意差 ,  t検定 ,  分子記述子 ,  *選択法 ,  *分類モデル ,  *ロジスティック回帰分析 ,  *罰則 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応lasso ,  ディスクリプタ選択 ,  罰金付きロジスティック回帰 ,  QSAR分類 ,  SCAD

分類 (2件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  分析化学一般  (CC02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 重み付け ,  罰則 ,  ロジスティック回帰 ,  QSAR ,  分類モデル ,  分子 ,  ディスクリプタ ,  選択法