論文の概要: Diagnosing Heteroskedasticity and Resolving Multicollinearity Paradoxes in Physicochemical Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24643v2
• Date: Thu, 01 Jan 2026 10:32:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 14:31:43.751898
• Title: Diagnosing Heteroskedasticity and Resolving Multicollinearity Paradoxes in Physicochemical Property Prediction
• Title（参考訳）: 物理化学的性質予測におけるヘテロスケダスト性診断と多成分パラドックスの解決
• Authors: Malikussaid, Septian Caesar Floresko, Ade Romadhony, Isman Kurniawan, Warih Maharani, Hilal Hudan Nuha,
• Abstract要約: PubChem, ChEMBL, eMoleculesデータベースから426,850個の生物活性分子を解析した。 計算された logP 値を予測する線形モデルでは, 重度のヘテロスケダスト性が確認された。 木に基づくアンサンブル法は本質的にヘテロスケダスティック性に強く,予測性能は優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2330146832085843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Lipophilicity (logP) prediction remains central to drug discovery, yet linear regression models for this task frequently violate statistical assumptions in ways that invalidate their reported performance metrics. We analyzed 426,850 bioactive molecules from a rigorously curated intersection of PubChem, ChEMBL, and eMolecules databases, revealing severe heteroskedasticity in linear models predicting computed logP values (XLOGP3): residual variance increases 4.2-fold in lipophilic regions (logP greater than 5) compared to balanced regions (logP 2 to 4). Classical remediation strategies (Weighted Least Squares and Box-Cox transformation) failed to resolve this violation (Breusch-Pagan p-value less than 0.0001 for all variants). Tree-based ensemble methods (Random Forest R-squared of 0.764, XGBoost R-squared of 0.765) proved inherently robust to heteroskedasticity while delivering superior predictive performance. SHAP analysis resolved a critical multicollinearity paradox: despite a weak bivariate correlation of 0.146, molecular weight emerged as the single most important predictor (mean absolute SHAP value of 0.573), with its effect suppressed in simple correlations by confounding with topological polar surface area (TPSA). These findings demonstrate that standard linear models face fundamental challenges for computed lipophilicity prediction and provide a principled framework for interpreting ensemble models in QSAR applications.
• Abstract（参考訳）: リポフィリシティ(logP)予測は依然として薬物発見の中心であるが、このタスクに対する線形回帰モデルは、報告されたパフォーマンス指標を無効にする方法の統計的仮定にしばしば違反する。 我々はPubChem, ChEMBL, eMoleculesデータベースの厳密に硬化した交差点から426,850個の生物活性分子を解析し, 計算されたlogP値(XLOGP3)を予測する線形モデルにおいて重度のヘテロスケダスト性を明らかにした。 古典的な修復戦略 (Weighted Least Squares と Box-Cox 変換) は、この違反を解決できなかった(すべての変種に対して Breusch-Pagan p-value 0.0001 未満)。 木に基づくアンサンブル法(Random Forest R-squared of 0.764, XGBoost R-squared of 0.765)は本質的にヘテロスケダスティック性に強く、予測性能も優れていた。 分子量は0.146の弱い二変量相関にもかかわらず、単一の最も重要な予測因子として出現し(平均絶対SHAP値は0.573)、その効果はトポロジカル極面領域(TPSA)との単純な相関によって抑制された。 これらの結果から, 標準線形モデルは, 計算されたリポフィリティー予測の基本的な課題に直面し, QSARアプリケーションにおけるアンサンブルモデルを解釈するための基本的枠組みを提供することが示された。

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