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by“:”crossref“,”首页“:”109“,”doi“:”10.1080\/00401706.1993.10485033“,”文章标题“:”一些化学计学回归工具的统计视图“,”卷“:”35“,”作者“:”Frank“,”年份“:”1993“,”期刊标题“:”Technometrics“},{”key“:”ref_8“,”首页“:”61“,”文章标题“:”QSAR建模原则:个人经验的评论和建议”,“卷”:“5”,“作者”:“Gramatica”,“年份”:“2020年”,“期刊标题”:“国际期刊数量”。结构-道具。相关。“},{”key“:”ref_9“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“671”,”doi“:”10.1126\/science.220.4598.671“,”article-title“:”模拟退火优化“,”volume“:,“内政部”:“10.1016\/0305-0548(86)90048-1”,“article-title“:”整数编程的未来路径和与人工智能的链接“,”volume“:”13“,”author“:”Glover“,”year“:”1986“,”journal-title”:“Comp。操作。研究“},{“key”:“ref_11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“66”,“doi”:“10.1038\/scienceficamerican0792-66”,“article-title”:“遗传算法”,“卷”:“267”,“作者”:“荷兰”,“年份”:“1992”,“期刊标题”:“科学与美国”},“key“:”ref_12“非结构化”:“Kennedy,J.,and Eberhart,R.(12月,1月27日)粒子群优化。IEEE神经网络国际会议论文集\u2014年会议论文集,澳大利亚西澳大利亚州珀斯。代码44687.“},{”key“:”ref_13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Dorigo,M.,and St\u00fctzle,T.(2004).Ant Colony Optimization,麻省理工学院出版社“,”doi“:”10.7551\/mitpress\/1290.001.0001“}”,{“key”:“ref_14”,“unstructure”:“Karaboga,D.(2005)技术报告-TR06,Erciyes大学工程学院计算机工程系。在线获取:https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/255638348.“},{”key“:”ref_15“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Melin,P.,Castillo,O.,Aguilar,L.T.,Kacprzyk,J.,and Pedrycz,W.(2007)《模糊逻辑和软计算基础》,国际模糊系统协会世界大会论文集,IFSA 2007,墨西哥坎昆,18\u201321,Springer,2007年6月。在线阅读:https:\/\/link.springer.com/chapter\/10.1007\/978-3-540-72950-1_77.“,”DOI“:”10.1007\/9783-540-72950-1“},{“key”:“ref_16”,“unstructured”:“Yang,X.S.(2008).Nature-Inspired Metaexistical Algorithms,Luniver Press.在线阅读:http://www.researchgate.net\/publication\/235979455.”},“key“:”ref_17“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”非结构化“:”Yang,X.S.和Deb,S.(2009年1月9日\u201311)。布谷鸟通过L\u00e9vy航班进行搜索。《世界自然与生物启发计算大会论文集》(NaBic 2009),印度哥印拜陀。“,”DOI“:”10.1109\/NABIC.2009.5393690“},{“key”:”ref_18“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”4831“,“DOI”:”10.1016\/j.cnsns.2012.05.010“,”article-title“:”Krill heard:A new bio-inspired optimization algorithm“,.“},{”键“:”参考_19“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”46“,”doi“:”10.1016\/j.advengsoft.2013.12.007“,“article-title”:“灰狼优化器”,“volume”:“69”,“author”:“Mirjalili”,“year”:“2014”,“journal-title“Advv.Eng.Softw”。“},{”key“:”ref_20“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”101“,”doi“:”10.1016\/j.trac.2009.09.009“,”article-title“:”公平比较方法或模型的排名差异之和“,”volume“:139“,”doi“:”10.1016\/j.chemolab.2013.06.007“,“文章标题”:“通过重复观察案例中排名差异总和的方法和模型比较(ties)”,“数量”:“127”,“年份”:“2013年”,“期刊标题”:”Chemom。智力。实验室系统。“},{”key“:”ref_22“,”unstructured“:”(2023年10月5日)。在线获取:http://\/aki.ttk.mta.hu\/srd.“}2011年”,“新闻标题”:“J.Chemom。“},{”key“:”ref_24“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Sziklai,B.R.,and H\u00e9berger,K.(2020).按排名差异之和进行分摊和分配.《公共科学图书馆·综合》,15.“,“doi”:“10.1371 \/journal.pone.0229209”},“{”key“:“ref_25”,“first page”:“8202810”,“article-title”:“排名差异总和的赛后最优分析”,“卷:“54”,“作者”:“Lebensztajn”,“年份”:“2018”,“新闻标题”:“IEEE 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Balogh,G.T.(2021)。用于预测角膜通透性的基于角膜PAMPA的计算机模型。《生物制药杂志》。分析。,203.“,”DOI“:”10.1016\/j.jpba.2021.114218“},{“key”:“ref_31”,“unstructured”:“Brownlee,j.(2019).机器学习算法的过度拟合和欠拟合,机器学习掌握。在线可获取:https:\/\/machinelearningmastership.com/Overfitting-and-Underfitting-with-Machine-Learning-algorithmards\/.”},}“key”:“ref_32”,“DOI-asserted-by”:“crossref“,”first-page“:”461“,”DOI“:”10.1214\/aos\/1176344136“,”article-title“:”Estimating the dimension of a model“,”volume“:”6“,”author“:”Schwarz“,”year“:”1978“,”journal-title”:“Ann.Stat.”},{“key”:“ref_33”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“716”,“DOI”:“10.1109\/TAC.1974.1100705”,“文章标题“:”统计模型识别新视角”,“卷”:“19”,“作者”:“Akaike”,“年份”:“1974年”,“期刊标题”:“IEEE Trans。自动。Control”},{“key”:“ref_34”,“nonstructured”:“Draper,N.R.和Smith,I.L.(1981)。应用回归分析,John Wiley&Sons。[第2版]。第1章。”},{“key”:“ref_35”,“nonstructured”:“Rider,P.R(1939)。现代统计方法导论,John Wiley&Sons。ASIN:B001UIDASK.”},{“key”:“ref_36”,“nonstructured”:“Bevington,R.(1969)McGraw-Hill Book Company的《物理科学数据简化和错误分析》。第7-2章,多变量之间的相关性。“},{”key“:”ref_37“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-pages“:”375“,”doi“:”10.1007\/BF02261306“,”article-title“:”描述烷基苯在气相色谱中保留数据的线性和非线性模型之间的区分“,”volume“:第一页“:”161“,”DOI“:”10.1016\/S0003-2670(00)84081-7“,”文章标题“:”气相色谱保留数据与溶质分子物理或拓扑性质之间的经验相关性“,”卷“:”223“,”年份“:”1989“,”期刊标题“:“分析。蜂鸣器。Acta“},{”key“:”ref_39“,”unstructured“:”Bard,Y.(1974).非线性参数估计,学术出版社。申请。数学。“},{”key“:”ref_41“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Todeschini,R.,and Consonni,V.(2010).化学信息学的分子描述符,GmbH&Co.KGaA.“,”doi“:”10.1002\/9783527666“}“key”:“ref_42”,“doi-assert-by”:“crossref.”,“first-page”:“1800154”,“doi”:“10.1002\/minf.201800154”“,”article-title“:“”QSAR\/QSPR分子描述符预选中的相互关联极限“,“volume”:“38”,“author”:“Bajusz”,“year”:“2019”,“journal-title”:“Mol.Inform”。“},{”key“:”ref_43“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1”,”doi“:”10.1016\/j.knosys.2015.12.006“,“article-title”:“数据挖掘中最具影响力的数据预处理算法的实用技巧教程”,“volume”:“98”,“author”:“Luengo”,“year”:“2016”,“journal-title“:”Knowl.-Based 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page“:I“:”10.1002\/minf.201200134“,”文章标题“:”(Q)SAR交叉验证和外部测试集验证的大尺度实证评估”,“卷”:“32”,“作者”:“Helma”,“年份”:“2013”,“期刊标题”:“Mol.Inf.”},{“键”:“ref_51”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“683”,“doi”:“10.1080\/1062936X.2015.084647”,“文章标题”:QSAR模型的一致性:训练和测试集的正确划分,模型和性能参数的排名”,“卷”:“26”,“作者”:“Bajusz”,“年份”:“2015”,“期刊标题”:“SAR QSAR环境”。研究“},{”key“:”ref_52“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“168”,”doi“:”10.1002\/cem.1310“,“article-title”:“正确验证的原则:使用和滥用重采样进行验证”,“volume”:“24”,“author”:“Esbensen”,“year”:“2010”,“journal-title“:”J.Chemom.“}非结构化“:”Miller,A.(1990)《回归中的子集选择》,查普曼和霍尔。“,”DOI“:”10.1007\/9781-4899-2939-6“},{”key“:”ref_54“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hastie,T.,Tibshirani,R.,and Friedman,J.H.(2009)。《统计学习的要素:数据挖掘、推断和预测》,Springer出版社。[第二版]。在线阅读:https:\/\/Hastie.su.domains\/Papers\/ESLII.pdf.“,”DOI“:“”10.1007\/978-0-387-84858-7“},{“key”:“ref_55”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”137“,”doi“:”10.1080\/00401706.1969.10490666“,”article-title“:”计算机辅助实验设计“,”volume“:”11 ref“,”非结构化“:”R·u00e1cz,A.、Bajusz,D.和H·u00e·9berger,K.(2021)。QSAR和QSPR多类分类中数据集大小和序列/测试分割比的影响。Molecules,26.“,”DOI“:”10.3390\/molecules26041111“},{“key”:”ref_57“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,“first page”:“316”,“DOI”:“10.1080\/01621459.1983.1047797973”,“article-title”:“估算预测规则的错误率:交叉验证的改进”,“volume”:.关联“},{”键“:”ref_58“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”537“,”doi“:”10.1007“/s10822-004-4063-5“,”article-title“:”基于偏差/方差折衷的QSAR建模:一种和谐和简约的方法“,”volume“:“18”,“author”:“Kalivas”,“year”:“2004”,“journal-title”:“J.Compute-辅助分子设计。“},{”key“:”ref_59“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”661“,”doi“:”10.1080\/1062936X.2018.1505778“,”article-title“:”QSAR中的建模方法和交叉验证变体:多级分析“,”volume“:“29”,“author”:“Bajusz”,“year”:“2018”,“journal-title”:“SAR QSAR Environ.Res.”},”{“key”:“ref_60”,“doi-assert-b”y“:”crossref“,”第一页“:”194“,”DOI“:”10.1002\/cem.1290“,”article-title“:”通过外部验证技术评估模型预测能力“,”volume“:”24“,”author“:”Consonni“,”year“:”2010“,”journal-title”:“J.Chemom。“},{”key“:”ref_61“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“104106”,”doi“:”10.1016\/j.chemolab.2020.104106“,”article-title“:”变量分配对验证和优化参数以及交叉优化视角的影响“,”volume“:crossref“,”first page“:”31“,”DOI“:”10.1016\/j.chemalab.2007.07.004“,”article-title“:”探索训练集大小对预测性QSAR模型开发的影响“,”volume“:“90”,”author“:”Roy“,”year“:”2008“,”journal-title”:“Chemom。智力。实验室系统。“},{”key“:”ref_63“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“199”,”doi“:”10.1016\/j.aca.2003.12.010“,”article-title“:”Detecting\u201cbad\u201d回归模型:“回归分析中的多准则适应度函数”,“volume”:“515”,“author”:“Todeschini”,“year”:“2004”,“journal-title”:“Anal.Chim.Acta”},”{“key“”:“ref_64”,“doi-asserted-by”:“crossref“,”first page“:”2249“,”DOI“:”10.1002\/for.3013“,”article-title“:”平稳性下的最佳样本外预测评估“,”volume“:“42”,”year“:”2023“,“journal-title”:“J.forecast。“},{”key“:”ref_65“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“487”,”doi“:”10.3390\/forecast5020027“,”article-title“:”On the Disagreement of Forecasting Model Selection Criteria“,“volume”:“5”,“author”:“Spiliotis”,“year”:“2023”,“journal-title”:“Forecastering”},“key”:”ref_ 66“,“unstructured”:”Crichton,M.(1990)。Jurassic Park,Ballantine Books。“},{”key“:”ref_67“,”unstructured“:”(2023年11月14日)。奥尔特加假说。在线获取:https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ortega_hyposis。“},{”key“:”ref_68“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”496“,”doi“:”10.1177\/0165551504047823“,”article-title“:”false\u2018Ortega假说\u2019:文学科学案例研究“,”volume“:“:”giad108“,”doi“:”10.1093\/gigascience\/giad108“,”article-title“:”MLcps:分类问题的机器学习累计性能分数“,”volume“:”12“,”author“:”Aksha“,”year“:”2023“,”journal-title”:“gigascience”},{“key”:“ref_70”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”218“,”doi“:”10.1002\/cem.1135“,”article-titel“:”测试小组与GCAP方法在食品特征分析中的一致性”,“数量”:“22”,“作者”:“赫茨伯格”,“年份”:“2008年”,“期刊标题”:“J.化学计量学”。“},{”key“:”ref_71“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”1758“,”doi“:”10.1021\/acs.molpharmaceut.2c00962“,”article-title“:”本地和全局机器学习模型的系统评估,用于预测ADME属性“,”volume“:“20”,“author”:“Gerebtzoff”,“year”:“2023”,“journal-title”:“Mol.Pharm.”},”{“key”:“ref_72”,“doi-assert”by“:”crossref“,“first page”:“218”,“DOI”:“10.1002”,“article-title”:“全波长或稀疏光谱多变量校准模型或维护的双范数(L2)和单范数(L1)Tikhonov正则化变量概述”,“volume”:第26页,“author”:“Kalivas”,“year”:“2012”,“journal-title:”J.Chemeter。“},{”key“:”ref_73“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Belesis,N.D.,Papanastasopoulos,G.A.,and Vasilatos,M.A.(2023)。使用机器学习预测方向变化的盈利能力:来自欧洲国家的证据。J.Risk Financ.Manag.,16.“首页“:”467“,”DOI“:”10.1111\/1475-679X.12429“,”article-title“:”使用机器学习和详细财务数据预测未来收益变化“,”volume“:”60“,”author“:”Chen“,”year“:”2022“,”journal-title”:“J.Account。研究“},{”key“:”ref_75“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Bhadouria,A.S.和Singh,R.K.(2023)。医疗投资的机器学习模型预测住院时间和死亡率。Multimed.Tools Appl.“,“doi”:“10.1007\/s11042-023-16474-8”},“key”:“ref_76”,“first page”:”2613“,”article-title“:”采用机器学习算法预测冠状病毒大流行期间患者(建筑工人)的住院时间”,“数量”:“15”,“作者”:“萨米”,“年份”:“2023年”,“新闻标题”:“国际J.Inf.Technol。“},{”key“:”ref_77“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“100497”,”doi“:”10.1016\/j.ejro.2023.100497“,”article-title“:”在冠状病毒大流行的不同阶段,人工智能算法的性能:“我们可以从人工智能中学到什么,反之亦然”,“volume”:“11”,“author”:“Catalano”,“year”:“2023”,“journal-title”:“Eur.j.Radiol.”},}“key”:“”ref_78“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”5155“,”doi“:”10.1017\/S0033291722002173“,“article-title”:“COVID前脑功能连接体特征前瞻性预测新冠肺炎疫情爆发后出现的窘迫症状”,“volume”:“53”,“author”:“Pan”,“year”:“2023”,“journal-title“:”Psychol。医学“},{”key“:”ref_79“,”first page“:“115”,”article-title“:”机器学习中的偏见和公平性调查“,”volume“::”54“,”author“:”Mehrabi“,”year“:”2021“,”journal-title”:“ACM Compute.Surv.”}],”container-title:[“Algorithms”],”original-title:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“https:\\/www.mdpi.com\/1999-4893\/17\/1\/43\/pdf“,”内容类型“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2024,19]],”date-time“:”2024-01-19T08:56:59Z“,”timestamp“:1705654619000},”score“:1,”resource“:{primary”:{“URL”:“https:\\/www.mdpi.com\/1999-4893\/17\/43”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2024,1,19]]},“references-count“:79,”journal-issue“:{”issue“:”1“,”published-online“:{”date-parts“:[2024,1]]}},”alternative-id“:[”a17010043“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.3390\/a17010043“主题”:[],“发布”:{“日期部分”:[[2024,1,19]]}}