[Python] 机器学习中如何将欧几里得距离融入到模型中？

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发表于 Post on 2021-5-20 13:57:33 | 只看该作者 Only view this author |只看大图 View big picture 回帖奖励

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机器学习中，在进行模型训练之前，首先将描述符定义为了一个距离D，如式1所示。D是由物理性质(Dph)，给体分子指纹(Dfpd),受体分子指纹(Dfpa)组成。r1,r2,r3分别是三个距离对应的超参数。请问，使用sklearn如何实现，在模型训练之前，对一组描述符进行距离的定义，以完成下一步模型的训练。
附件中可查看完整文献。
求大佬指点，谢谢

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Effect of increasing the descriptor set on machine learning.pdf

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