Прогнозирование времени удерживания в обращенно-фазовой высокоэффективной жидкостной хроматографии с использованием методов машинного обучения

Abstract

В данном исследовании используется расчет молекулярных дескрипторов в сочетании с процедурами выбора наиболее информативных признаков и последующим моделированием с использованием различных методов машинного обучения: многомерной линейной регрессии, метода опорных векторов, а также ансамблевых методов, в частности, случайного леса и его модификаций. Полученные модели предсказывают разделение фармацевтических веществ с использованием обращенно-фазовой ВЭЖХ.