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使用RDkit的复合分类

RDKit是一个用于化学信息学的开源软件包，它提供了一系列用于分子建模和分析的工具和算法。使用RDKit的复合分类是指利用RDKit中的功能来对化合物进行分类和预测。

RDKit的复合分类可以通过以下步骤实现：

特征提取：使用RDKit提供的分子描述符计算方法，将化合物转化为数值特征向量。这些特征向量可以包括分子的结构、物理化学性质等信息。
数据准备：准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含已知分类的化合物样本，以及它们对应的分类标签。
模型训练：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，基于特征向量和分类标签进行模型训练。
模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
预测应用：使用训练好的模型对新的化合物进行分类预测。将待分类的化合物转化为特征向量，并使用训练好的模型进行分类预测。

RDKit的复合分类在药物研发、化学品分类、毒理学评估等领域具有广泛的应用场景。例如，在药物研发中，可以利用RDKit的复合分类对化合物进行药效预测、药物相互作用预测等。在化学品分类中，可以利用RDKit的复合分类对化学品进行毒性分类、环境影响评估等。此外，RDKit的复合分类还可以应用于化学教育、化学信息学研究等领域。

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