机构名称：
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结果：在这项研究中，为了获得具有高精度和强大可解释性的模型，我们利用了各种传统和尖端的特征选择和降低维度降低技术来处理自我相关特征和相邻的相关特征。然后将这些优化的特征送入学习排名以实现有效的DTA预测。在两个常用数据集上进行的广泛实验结果表明，在各种特征优化方法中，基于回归树的特征选择方法对于构建具有良好性能和稳健性的模型是最有益的。然后，通过利用Shapley添加说明值和增量功能选择AP-PRACH，我们可以获得高质量的功能子集由前150D特征组成，而Top 20D功能对DTA预测产生了突破性的影响。总而言之，我们的研究彻底验证了DTA预测中特征优化的重要性，并作为构建高性能和高解释模型的灵感。
通过特征处理方案优化药物 - 目标亲和力预测方法
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