Chemically Informed and Leakage-Aware QSPR Modeling: The 4L-QSPR Framework Applied to Aqueous Solubility Prediction
Este artículo presenta el marco de trabajo 4L-QSPR, un flujo de trabajo consciente de la fuga de datos que separa la agrupación química independiente del endpoint de la selección supervisada de descriptores y la optimización de modelos anidados para lograr predicciones de solubilidad acuosa químicamente generalizables e interpretables con un MAE de 0.459 unidades de logS.