Ce ascunde apa.
Modelare farmaceutică.
Predicție live — 13 compuși, 11 modele.
Selectează un compus farmaceutic sau o clasă farmacologică, introdu predictorii de mediu (în ng/L) și obține un consensus weighted al ansamblului de regresie — cu breakdown per-model, importanța feature-urilor și metrici de validare.
Un ansamblu antrenat on-the-fly.
Proiectul PNRR Pharma Modeling estimează concentrația a 13 compuși farmaceutici (antibiotice, analgezice, beta-blocante, antidepresive etc.) în matrice de mediu folosind un ansamblu de 11 modele de regresie antrenate pe un dataset consolidat de 684 observații din bazinul Dunării.
Modelele includ Ridge, Bayesian Ridge, Elastic Net, Lasso Lars, KNN, Random Forest, Extra Trees, AdaBoost, LightGBM, XGBoost și Procese Gaussiene. Fiecare predicție returnează un consensus weighted care agregă rezultatele tuturor modelelor cu performanță acceptabilă.
Interfața este complet bilingvă (EN/RO) și oferă atât predicție pe compuși individuali, cât și pe clase farmacologice agregate. Sistemul de "Recommended" pre-completează combinații validate științific pentru a ghida utilizatorul.
Widget-ul este self-contained — își injectează propriul CSS scoped și comunică direct cu API-ul de predicție. Nu necesită configurare suplimentară.
Arhitectura completă a sistemului — preprocesare, cele 14 modele în detaliu, validare, API endpoints și ghid de utilizare.