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《基于集成学习的化合物肝毒性分类预测系统的设计与实现》
一、引言
随着药物研发和化学工业的快速发展，化合物肝毒性的预测已成为药物筛选和风险评估的重要环节。准确预测化合物的肝毒性对于保障人类健康、降低药物研发成本及减少环境污染具有重要意义。传统的肝毒性预测方法多依赖于单一模型，而集成学习（EnsembleLearning）作为一种新兴的机器学习方法，具有更高的预测精度和稳定性。本文旨在设计并实现一个基于集成学习的化合物肝毒性分类预测系统，以提升预测效果。
二、系统设计
（一）需求分析
系统需求主要包括对化合物肝毒性分类的准确性、模型的稳定性和可解释性。同时，考虑到实际应用场景，系统应具备较高的
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