煤矿中的N元混合物：通过恰当验证避免混合模型失效

对化学混合物性质的建模是任何旨在适用于日常杂乱且不纯现象（包括食品与环境安全、医疗保健等）的建模过程中困难但重要的一部分。此困难部分源于为混合物数据设计合适模型验证方案的复杂性增加，此前工作仅在二元混合物模型情形下阐明了这一事实。我们将这些先前定义的二元混合物QSAR建模验证策略扩展至更一般的N元混合物的复杂情形，并论证这些策略适用于除简单化学混合物之外的许多建模任务。此外，我们提出一种为各混合物数据集建立基线模型性能的方法，以用于模型选择比较。该基线旨在考虑共享组分的混合物性质之间普遍存在的统计依赖性。我们认为若无此基线，模型性能估计会被严重高估，并通过使用真实与模拟数据的多个案例研究证明了这一点。