大学里面的qs是什么？
QS（Quantitative Structure-Activity Relationships）定量结构-活性相关，是一种定量分析化学方法。 它最早由W.J.Falconer和M.L.Pawson在1984年提出，是用来描述化合物与酶或受体相互作用的有效性，即用来衡量配体（ ligand ）与受体（ receptor ）相互识别的效能。由于该方法所具有的简捷、高效的特点，近年来已被广泛的应用于药物设计中。
其基本原理是首先通过定量的方法获得化合物的分子结构参数；然后利用计算机程序建立与这些参数对应的数学模型；最后再利用建立的模型预测未知配体的活性。其中，构建数学模型所使用的数据集被称为训练集（ training set），而用于验证建模结果准确性所使用的数据被称为测试集（ testing set）。一般而言，一个合理的QS模型应该具备以下三个特点：
① 能够很好的拟合训练集的活化能数据；
② 在测试集中具有较高准确率；
③ 具有良好的泛化能力，即用少量的数据就能进行较好的预测。
目前，常用的QS模型有线性回归模型和非线性回归模型两大类。对于简单的化合物，通常采用线性回归模型进行预测；而对于复杂的有机分子，则往往使用非线性回归模型如支持向量机（ Support Vector Machine SVM）等进行预测。