Построение локальных аппроксиматоров и оценка точности прогноза в задаче предсказания физико-химических свойств молекул

Химическая информатика - наука, имеющая своей целью хранение, индексацию, поиск, извлечение и применение информации о химических соединениях. Химическая информатика позволяет химикам исследовать новые постановки задач, организовать и анализировать данные для разработки новых молекул, материалов и реакций с помощью применения информационных технологий. Математическое моделирование и использование современных алгоритмов машинного обучения занимает важное место в исследованиях физико-химических свойств молекул. Отличительными особенностями такого рода задач являются большая размерность пространства признаков, зачастую значительный шум в экспериментальных данных, неоднородность выборки. Эти особенности требуют дополнительного анализа и предложения новых подходов. Целью данной работы является разработать систему взаимосвязанных методов (как разработать новые методы, так и модифицировать существующие), которые бы позволили учесть особенности задачи и обеспечить потребности, описанные выше. Основные полученные результаты: предложена новая конформная метрика для построения конформных предикторов в случае задачи классификации, использован метод разбиения пространства дизайна с одновременным построением регрессионных моделей для прогнозирования физико-химических свойств молекул, разработана методика построения регрессии на основе классифицирующих алгоритмов, описанные методы применены к практической задаче и проведено численное моделирование на данных температуры плавления и коэффициента липофильности.