关于comfa和comsia训练集和测试集的比例
很多文献中comfa和comsia训练集和测试集的比例都很大,而不是通常的4:1~3:1,这是为什么呢?这样合理吗?我觉得这样不能很好的检验模型的预测能力
另外,分子叠合的好坏对结果也很重要,但是大部分文章都没有分子叠合图,我觉得这样也有问题呀。 保证严格的统计学意义就可以。
多不一定解决问题,多也可能没有严格的统计学意义。如果不去考察Crossvalidation是否合适,就相当于考试作弊。 一般发文章要求化合物总数的8%~10% 请教sln
如何考察Crossvalidation是否合适?
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