Samsung AI Challenge for Scientific Discovery

알고리즘 | NLP | 회귀 | 물성 | MAE

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Mordred package 를 이용한 features

2021.09.06 22:34 7,245 조회 language

컴공과라 화공이 매우 어렵네요. 용어도 그렇고, 개념도 그렇고 많이 어려운데 대단들 하십니다.
유명한 것 같은...QM9 데이타 셋을 이용한 SMILES 표현을 이용한 분자특성 기계학습 논문에서 언급된 1826 개의 feature를 구하는 코드를 공유합니다.
feature는 Mordred package 를 이용하여 구할 수 있으며 설치는 pip 로 간단하게 설치할 수 있습니다.

- 설치 : https://pypi.org/project/mordred/
- 논문 : https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jpca.0c05969
- 컬럼설명 : https://mordred-descriptor.github.io/documentation/master/index.html

코드
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최정명
2021.09.06 23:48

1826 개의 feature 라니 ... 머리가 아프네요...

감사합니다.

TREX99
2021.09.07 08:48
클로드섀넌
2022.08.29 17:27

Trex 님 삼성챌린지 관련해서 메시지 드리고 싶은데 혹시 jsrimr@snu.ac.kr 연락주실 수 있을까요?

TREX99
2022.08.29 17:36

메일 드렸어요~
(trex99@naver.com