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DevOps e Infra Autor: bg-szy

Builds QSAR / QSPR models using chemprop D-MPNN, MolFormer, Uni-Mol, ChemBERTa, random forest baselines, and Gaussian processes with explicit handling of OECD 5 principles, applicability domain (kNN, leverage, conformal prediction, Mahalanobis), scaffold-balanced splits, ensemble uncertainty, calibration (Platt, isotonic), feature importance (SHAP, atomic attribution), and prospective validation.

2estrelas
Atualizado há 4 meses
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/plugin marketplace add bg-szy/TOP-SKILLS

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Reference examples tested with: chemprop 2.0+ (major API change from 1.x), RDKit 2024.09+, scikit-learn 1.4+, MAPIE 0.8+ (conformal prediction), shap 0.44+, pytorch 2.1+.

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • Python: pip show <package> then help(module.function) to check signatures
  • CLI: chemprop train --help (chemprop 2.x); chemprop_train --help (1.x legacy)

If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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