张小明
前端开发工程师
毒性预测是药物发现和化学安全评估中的关键环节。传统的毒性测试成本高昂、耗时漫长，且涉及伦理问题。机器学习模型提供了一种高效、经济的替代方案，但现有模型在中高毒性识别方面存在显著不足，特别是召回率在0-0.5范围的模型表现较差。本研究旨在通过集成学习策略提高模型对中高毒性化合物的识别性能。
当前毒性预测模型面临的主要挑战：
本文提出一个综合投票集成模型框架，通过以下策略提升性能：
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