QSAR模型验证策略：训练集、测试集与交叉验证

"QSAR模型的验证涉及训练集、测试集和验证集的划分，以及交叉验证法的应用，包括K折交叉验证和留一法。此外，最优停止法也被提及，用于模型选择。模型的‘内在质量’评估是通过交叉验证实现的，以避免过拟合，确保模型具有良好的泛化能力。" QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）模型是一种通过化学结构预测生物活性的统计模型。在构建QSAR模型时，验证是至关重要的步骤，确保模型的稳定性和预测准确性。 1. 训练集、验证集和测试集的选择：通常，数据集被分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集用于最终评估模型的性能。当样本量较大时，可采取50%训练集，25%验证集，25%测试集的比例；样本量小的情况下，这种划分可能不适用。 2. K折交叉验证：当样本有限时，常使用K折交叉验证。这种方法将数据集分成K个子集，每次选取K-1个子集作为训练集，剩下的1个作为验证集。K次迭代后，所有样本都被用作验证一次，预测误差平方和的平均值用于选择最佳模型。K通常取5或10，留一法是特殊情况，K=N。 3. 最优停止法：这是在模型训练过程中，根据验证集上的性能指标决定何时停止训练的一种策略，防止模型过拟合到训练数据。 4. 交叉验证Q2值与外部验证：留20%数据进行交叉验证，得到多个Q2值，Q2是内部验证的指标，表示模型的预测能力。如果进行外部验证，应使用Q2最高对应的4/5训练集建立的模型。虽然这可能导致某些数据未用于建模，但它关注的是模型的泛化能力而非单纯依赖训练数据。 5. 模型的“内在质量”：模型的质量不仅仅是Q2值的体现，它涉及到模型在未知数据上的预测性能，即泛化能力。通过交叉验证，可以模拟模型在新数据上的表现，因为模型参数是基于训练集学习的，所以需要验证其在未见过的数据上的预测效果。 6. 泛化能力与过拟合：过拟合是模型过于复杂，对训练数据拟合过度，导致在新数据上表现不佳。选择适当的模型评价函数，如交叉验证的Q2值，可以帮助找到平衡点，提高模型的泛化能力。 在QSAR模型验证的过程中，合理的数据划分和有效的验证策略是保证模型预测性能的关键，同时理解模型的“内在质量”并防止过拟合是构建可靠模型的基础。