Протестируйте возможности платформы бесплатно
Оцените точность моделей машинного обучения перед принятием решений. Подробные метрики качества для всех прогнозных модулей платформы помогают понять надежность результатов и выбрать оптимальные инструменты для ваших задач
Статистика: Прозрачность и надежность прогнозов
Модуль Статистика предоставляет полную информацию о точности и надежности всех прогнозных моделей Синтелли. Это справочный раздел для исследователей и технических специалистов, которым важно понимать, насколько можно доверять результатам расчетов. Прозрачность метрик позволяет принимать обоснованные решения о применимости платформы для конкретных задач и оценивать риски использования прогнозных данных.
Функциональность
Метрики регрессионных моделей (RMSE):
Root Mean Square Error (среднеквадратичная ошибка) показывает точность прогнозов физико-химических свойств. Меньшие значения RMSE указывают на более точные предсказания. Вы видите конкретные числовые значения ошибок для каждого свойства — температуры плавления, растворимости, LogP и других параметров.
Систематизация по категориям:
Метрики организованы по трем разделам: токсикологические свойства, экологические свойства и физико-химические свойства. Это упрощает поиск нужной информации и сравнение точности моделей в вашей области интересов.
Кросс-валидация:
Все метрики получены на независимых тестовых выборках (Fold 1−5), что гарантирует объективность оценки и отсутствие переобучения моделей. Вы видите стабильность прогнозов на разных данных.
Регулярные обновления:
Команда Синтелли постоянно работает над улучшением моделей. При выходе обновленных версий с повышенной точностью метрики в разделе Статистика обновляются, и вы всегда видите актуальную информацию о качестве прогнозов.
Метрики классификационных моделей (ROC AUC):
Receiver Operating Characteristic Area Under Curve измеряет качество бинарной классификации для токсикологических и фармакологических прогнозов. Значения от 0.5 (случайное угадывание) до 1.0 (идеальная модель) помогают оценить надежность прогнозов токсичности, биодоступности и других да/нет-параметров.
Какие задачи помогает решать?
Технический аудит для регуляторных целей
Специалист по качеству готовит досье для регистрации нового препарата. Регуляторные органы требуют обоснования использования расчетных данных. Он предоставляет метрики из раздела Статистика как подтверждение надежности прогнозных моделей, что ускоряет согласование документации.
Планирование экспериментальной программы
Химик-аналитик оценивает, какие свойства можно надежно прогнозировать, а какие требуют обязательных экспериментов. Он видит, что модель LogP имеет высокую точность (RMSE 0.45), а модель температуры кипения — среднюю (RMSE 1.02). Это помогает правильно распределить бюджет на эксперименты.
Научная публикация с использованием прогнозных данных
Исследовательская группа готовит статью о новом классе ингибиторов и использует прогнозы свойств из Синтелли. Перед отправкой в журнал они проверяют метрики моделей в разделе Статистика и включают эту информацию в раздел «Методы», что повышает доверие рецензентов к результатам исследования.
Выбор платформы для корпоративного использования
Фармацевтическая компания выбирает хемоинформатическую платформу для исследовательского отдела. Технический директор сравнивает метрики Синтелли с конкурентами: точность прогноза растворимости (RMSE 0.81) и биодоступности (ROC AUC 0.94) превосходят альтернативные решения. Прозрачность статистики становится ключевым аргументом в пользу выбора Синтелли.
Оценка надежности перед экспериментом
Химик-синтетик планирует синтез серии новых соединений и хочет предварительно оценить их токсичность. Он заходит в раздел Статистика, проверяет ROC AUC для модели токсичности (hERG) и видит значение 0.91. Высокая точность модели дает ему уверенность в прогнозе, и он исключает потенциально токсичные структуры еще до дорогостоящих испытаний.
«Очень ценю прозрачность — можно сразу посмотреть ROC AUC и понять, стоит ли доверять прогнозу токсичности. Это особенно важно, когда планируешь дорогие эксперименты.»
«Раздел со статистикой помог нам обосновать выбор Синтелли перед руководством. Метрики сопоставимы с западными аналогами, а где-то даже лучше. Плюс это показывает, что команда не скрывает ограничения своих моделей.»
«Удобно, что можно быстро оценить точность модели перед использованием. Для научных публикаций это критично — рецензенты всегда спрашивают про валидацию расчетных данных.»
Отзывы клиентов
Оцените прозрачность метрик и убедитесь в надежности прогнозных моделей платформы.
10:00-18:00 по Москве
Попробуйте модуль Статистика в работе
Сообщение об успешной отправке!