classical-ml-drug-discovery

端到端、基于证据的药物发现技能，用于构建和审核分子QSAR、虚拟筛选、ADMET、毒性、结合亲和力及药物靶点模型，支持随机森林、支持向量机/回归、梯度提升等方法。适用于用户请求整理生物活性数据、比较RF/SVM/XGBoost性能、设计防泄漏的化学验证方案、筛选化合物库、评估适用域或不确定性、选择多样性实验候选分子、审核分子机器学习论文，或识别开源化学信息学软件与网络服务。

存档时间线

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