\section{Diskuze}

\subsection{Porovnání rozhodování metod Random Forest a XGBoost}

Při porovnání metod Random Forest a XGBoost se ukázalo, že oba modely se rozhodují velmi podobně. V patnácti nejdůležitějších bitech se lišily pouze ve čtyřech případech, což znamená, že oba přístupy považují za důležité téměř stejné strukturní motivy.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \begin{minipage}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=\linewidth]{figures/rf_bit_importance_top_n_boruta_shap_common_bits_red_fill_clean.png}
    \end{minipage}
    \hfill
    \begin{minipage}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=\linewidth]{figures/xgb_bit_importance_top_n_boruta_shap_common_bits_red_fill_clean.png}
    \end{minipage}

    \caption{Top 15 bitů u QSPR modelů pro metody RandomForest a XGBoost, červeně jsou znázorněny společné bity, modře bity kterými se metody liší.}
    \label{fig:top_15_bits_qspr_comparison}
\end{figure}

Tento výsledek je patrný i z grafu, kde je vidět, že velká část nejvýznamnějších bitů je u obou metod stejná. Rozdíly se objevují jen u menší části z nich, takže celkově lze říct, že Random Forest i XGBoost zachycují v datech velmi podobné vztahy.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \begin{minipage}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=\linewidth]{figures/qspr_rf_boruta-shap_smiles_C1_CC_C_N_C_Cl_C_O_C1_similarity_map.png}
    \end{minipage}
    \hfill
    \begin{minipage}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=\linewidth]{figures/qspr_xgb_boruta-shap_smiles_C1_CC_C_N_C_Cl_C_O_C1_similarity_map.png}
    \end{minipage}

    \caption{Vizualizace důležitosti strukturních motivů pro rozhodování Random Forest (vlevo) a XGBoost (vpravo) QSPR modelů}
    \label{fig:importance_visualization}
\end{figure}
%Vizualizace ukazuje, že oba modely přisuzují největší význam stejným částem molekuly. Zvýraznění se v obou případech soustředí hlavně v oblasti uhlíkového kruhu a v okolí navázaných skupin NH$_2$ a Cl. Rozdíly mezi metodami jsou jen velmi malé a projevují se především v pravé části molekuly u skupiny OH, kterou XGBoost zohledňuje o něco více. Naopak Random Forest více ovlivňuje uhlíkový řetězec v levé části struktury.
Vizualizace ukazuje, že oba modely přisuzují největší význam stejným částem molekuly. Zvýraznění se v obou případech soustředí hlavně v oblasti centrálního uhlíkového kruhu a v okolí navázaných skupin NH$_2$ a Cl. Modely dosahují značné míry shody a rozdíly mezi metodami jsou jen velmi malé a projevují se především u postranních řetězců molekuly, tj. u hydroxylové skupiny (-OH), kterou XGBoost zohledňuje o něco více. Naopak Random Forest v tomtéž kontextu více přihlíží k ethylové skupině (-CH2-CH3).


Právě tato podobnost v rozhodování může být jedním z důvodů, proč oba modely dosahovaly podobné přesnosti. Tento příklad je samozřejmě jedna struktura, tímto způsobem lze interpretovat rozhodování modelů u jakéhokoliv jiného strukturního grafu.

\subsection{Zvážení využití neuronových sítí}

V průběhu práce byla zvažována také implementace modelů založených na
neuronových sítích. Po provedení experimentů s metodami Random Forest a
XGBoost však bylo dosaženo velmi dobrých výsledků. Z tohoto důvodu nebyla
implementace neuronových sítí dále rozvíjena, protože by pravděpodobně
nepřinesla výrazné zlepšení výsledků v~rámci rozsahu této práce.

\newpage