基于分类与回归树算法的化合物定量构效关系研究的中期报告本文介绍了基于分类与回归树算法的化合物定量构效关系研究的中期进展。首先，我们收集了化合物的结构信息和生物活性数据。对于结构信息，我们使用了分子描述符来表示每个化合物的特征，包括原子数、分子量、电荷等。对于生物活性数据，我们使用了IC50值（半数抑制浓度）作为指标来评估化合物的抑制效果。然后，我们使用分类与回归树算法（CART）来建立构效关系模型。CART是一种基于树结构的预测模型，它可以根据不同的特征对样本进行分类或回归分析。在构建模型时，我们将数据集分成两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。我们使用交叉验证技术来评估模型的性能。最后，我们评估了模型的预测能力。结果显示，基于CART算法构建的模型能够准确地预测化合物的生物活性。特别是在预测新化合物的生物活性时，模型表现得非常优秀。综上所述，基于分类与回归树算法的化合物定量构效关系研究在化合物研发等领域具有很大的应用潜力，我们将继续优化模型，以提高其预测性能。