【源码】基于Python的随机森林药物设计系统

项目简介

本项目是基于Python的随机森林药物设计系统，利用随机森林模型预测药物活性，为药物设计与开发提供辅助决策支持。系统具备简单易用、可视化结果等特点，适用于药学、化学等领域的研究人员。

项目的主要特性和功能

1. 环境配置：需配置Python 3.7环境，以及scikit - learn、pandas、deepchem和rdkit等库。
2. 数据加载与处理：从Excel文件加载数据，进行预处理和标准化。
3. 特征选择：采用SelectKBest算法筛选重要特征。
4. 模型训练：使用随机森林分类器训练模型，通过网格搜索优化超参数。
5. 模型评估：运用混淆矩阵、ROC曲线等评估模型性能。
6. 特征重要性分析：通过permutation importance评估特征重要性并可视化。
7. 共线性问题探索：利用分层聚类方法探索特征间的共线性问题。
8. 交叉验证：使用10折交叉验证评估模型性能。
9. 决策树可视化：训练决策树模型，用pydotplus库进行可视化。

安装使用步骤

1. 配置环境：安装Python 3.7，以及scikit - learn、pandas、deepchem和rdkit等库。
2. 数据准备：准备Excel数据文件，放置在项目文件夹的指定位置。
3. 运行程序：运行主程序文件（如YXT_randomforest.py），开始模型的训练和评估。
4. 查看结果：查看输出文件，包含模型评估结果、决策树可视化结果、特征重要性分析结果等。

注意事项

1. 环境配置要按项目要求安装相应库，注意库间依赖关系。
2. 参数设置按代码注释配置，确保数据路径正确。
3. 输出结果可用于研究人员参考和进一步分析。

下载地址

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