ИСТИНА

Разработана методика, алгоритмы и программы построения правил отказа от прогнозирования за счет формирования быстро вычисляемых метрик для хранимых QSAR-моделей. В результате, как показали вычислительные эксперименты, повышена прогностическая устойчивость моделей "структура-свойство"(QSAR) при проведении оценок свойств новых химических соединения из разнородных источников. Для химических структур, которые не принадлежат области определения модели, происходит отказ от прогнозирования, т.е. отказ от вычисления заведомо неверных оценок. Дескрипторы молекул, на которых основаны метрики «вычисления отказа», существенно отличаются от дескрипторов, входящих в собственно модель прогнозирования, из-за необходимости "быстрого" расчета близости новой структуры к структурам, входящих в обучающую выборку