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分子机器学习结构不相交划分在大规模库中失效
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AI 综述
分子机器学习常用结构不相交划分评估分布外性能，质谱结构预测领域沿用基于 MCES 距离阈值 10 的单链接聚类来构造该划分。该规则最初只在约 29,000 个分子的数据规模上设定，而公共分子库现已增长到 227,690 个分子。2026 年 10 月 12 日的 arXiv 论文《结构不相交划分随分子库规模漂移：质谱结构预测的临界质量分析》指出，随着分子库规模扩大，这一固定划分规则会发生漂移，暗示原有不相交划分在大规模库中可能不再适用。报道未给出具体失效数值或替代方案。
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最新进展10月12日 12:00
新研究指出固定 MCES 阈值 10 的划分规则随库规模扩大而漂移，原 29,000 分子设定已不适配 227,690 分子库。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · Machine Learning Theory结构不相交划分随分子库规模漂移：质谱结构预测的临界质量分析
分子机器学习用结构不相交划分评估分布外性能，质谱结构预测领域沿用 MCES 距离阈值 10 的单链接聚类，但该规则只在 29,000 个分子上设定，公共库现已达 227,690 个分子。
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