助溶剂介质中药物溶解度预测的随机森林回归模型

数据集概述

本数据集为一个随机森林回归模型的代码文件，用于基于助溶剂系统变量建模预测药物溶解度，重点展示特征重要性、模型稳健性及泛化能力。

文件详解

• 文件名称: rf_solubility_prediction_cosolvent.ipynb
• 文件格式: Jupyter Notebook (.ipynb)
• 核心内容: 包含随机森林回归模型的实现代码，围绕助溶剂介质中药物溶解度预测展开，涉及特征重要性分析、模型稳健性验证及泛化能力评估等功能模块

适用场景

• 药物制剂研究: 分析助溶剂系统变量对药物溶解度的影响
• 机器学习应用: 验证随机森林回归模型在药物理化性质预测中的效果
• 制药工艺优化: 基于溶解度预测结果优化药物制剂的助溶剂配方