Bakgrund: Förutsägelse av läkemedelsbiverkningar är ett viktigt ämne i drogupptäckten. Även om flera maskininlärningsmetoder har föreslagits för att förutsäga biverkningar, finns det fortfarande utrymme för förbättringar. För det första är sidoeffektsförutsägelsen en flermärkt inlärningsuppgift, och vi kan använda flermärkt inlärningsteknik för den. För det andra är drogrelaterade egenskaper förknippade med biverkningar, och dragdimensioner har specifika biologiska betydelser. Att känna igen kritiska dimensioner och minska irrelevanta dimensioner kan hjälpa till att avslöja orsakerna till biverkningar.
MLkNN användes också i REF för förutsägelse av biverkningar.
Predicting drug side effects by multi-label learning and ensemble learning