Rough set theoryを用いた変数選択手法の開発

抄録

構造活性相関において目的変数と無関係な変数や冗長な変数が含まれている場合、モデルの予測性が低下することが知られている。そのためデータ集合から必要最小限の変数を選択することが必要である。そこで本研究ではRough set theory（RST）を用いた新しい変数選択手法を提案する。本手法をDHFR阻害剤とHIV阻害剤のQSAR解析に適用し、その有用性を検討した。