(Coulomb) LPED-SME Machine Learning Prediction
Notice bibliographique
Résumé
LPED-SME Machine Learning Prediction is a Flask app to predict the local potential energy density (LPED) and supramolecular energy (SME) of a molecular complex with single or multiple intermolecular interactions, The ML model uses 66-sample dataset obtained from our previous works on LPED and from a paper to be published soon in Canadian Journal of Chemistry (2025). We have tested several machine learning models and the best one with the best metrics was the Regularized Gradient Boosting (RGG). The RGB provides a multi-factor linear relationship whose coefficient of determination (R2) is 0.86, MAE = 1.06 kcal mol-1 Bohr-3, and RMSE is 1.19 kcal mol-1 Bohr-3. The LPED equation is based on Coulomb law and it uses topological data from the Quantum Theory of Atoms in Molecules (QTAIM) and it has an excellent correlation with SME. The user must provide three simple informations: the interatomic distance between the interacting atoms of the complex and the corresponding MK, Chelpg or RESP atomic charges of the corresponding atoms of the intermolecular interaction. It is possible to input this set of information for a single interaction or a csv file with the corresponding inputs for multiple interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,029 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».