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. 2020 Mar 9;5(10):5150–5159. doi: 10.1021/acsomega.9b04162

Table 2. Results of graphDelta Evaluation on the CSAR Data Compared to Kdeep and RF-Scorea.

      graphDelta
Kdeep(33)
RF-score33
dataset epochs MT/ST r RMSE r RMSE r RMSE
CASP2016 500 true 0.82 1.22 0.82 1.27 0.80 1.39
  500 false 0.84 1.17        
  1000 true 0.86 1.11        
  1000 false 0.84 1.16        
  2000 true 0.84 1.17        
  2000 false 0.87 1.05        
CSAR NRC HiQ set1 500 true 0.74 1.67 0.72 2.08 0.77 1.99
  500 false 0.64 1.81        
  1000 true 0.71 1.70        
  1000 false 0.71 1.66        
  2000 true 0.74 1.59        
  2000 false 0.74 1.59        
CSAR NRC HiQ set2 500 true 0.60 1.86 0.65 1.91 0.75 1.66
  500 false 0.59 1.72        
  1000 true 0.56 1.92        
  1000 false 0.71 1.52        
  2000 true 0.64 1.73        
  2000 false 0.71 1.53        
CSAR12 500 true 0.52 1.16 0.37 1.59 0.46 1.00
  500 false 0.41 1.37        
  1000 true 0.59 0.94        
  1000 false 0.54 1.11        
  2000 true 0.52 1.10        
  2000 false 0.48 1.14        
CSAR14 500 true 0.72 1.40 0.61 1.75 0.80 0.87
  500 false 0.66 1.51        
  1000 true 0.65 1.34        
  1000 false 0.59 1.67        
  2000 true 0.70 1.32        
  2000 false 0.74 1.22        
average 500 true 0.68 1.46 0.62 1.72 0.72 1.38
  500 false 0.63 1.52        
  1000 true 0.67 1.40        
  1000 false 0.68 1.42        
  2000 true 0.69 1.38        
  2000 false 0.71 1.31        
a

Bold font is used to stress the best correlation coefficient and RMSE for the selected data set.