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标题: 华为杯数学建模，2021D题（数模之星），乳腺癌，机器学习，数据分析 [打印本页]
作者: 2744557306 时间: 2023-8-21 15:27
标题: 华为杯数学建模，2021D题（数模之星），乳腺癌，机器学习，数据分析
最近在github找到一篇2021年D题（抗乳腺癌候选药物的优化建模）一等奖的资源，内容公开，链接如下：GitHub - DongZhouGu/MathModel-Pretrain: 研究生数学建模，华为杯数学建模，2021D题（数模之星），乳腺癌，机器学习，数据分析. h* Y& i+ ]- z
具体论文的代码在数模之星文件夹中，该博主是上海大学的，里面包含他答辩的ppt和论文，代码以及所使用到的数据。相当详细。6 U4 _" l( v8 x+ Y
当然上不去github的同学可以下载我们附件中的内容，也是可以学习的。附件内容如下：附件初始设定为5点体力值% u% f* b! K' P+ l: S# j+ _, H2 ~1 \
6 W5 i) Q0 y% j下面我们介绍一下题目：) u; I4 |" e: g; R
已有条件：
给出了1974个训练样本和50个测试样本，每个样本有729个特征
- 每个训练样本有7个标签，分别是IC50值、pIC50值、和ADMET性质（包含5个标签）
- IC50值、pIC50值是两个相关的连续变量。pIC50是IC50的负对数
- ADMET性质的五个变标签都是布尔值
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问题：
- 根据特征对IC50值和pIC50值影响的重要性进行排序，并给出前20个对IC50值和pIC50值最具有显著影响的特征
- 选择不超过20个特征，构建IC50值和pIC50值的定量预测模型，并计算测试样本的IC50值和pIC50值。
- 构建ADMET性质的分类预测模型，并计算测试样本的ADMET性质
- 寻找并阐述哪些特征，以及这些特征在什么取值范围时，pIC50值取值较好，同时具有更好的ADMET性质（给定的五个ADMET性质中，至少三个性质较好）
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对于题目的理解大家可以看附件中的论文，肯定要比我理解深刻。希望大家可以学到知识。
( M2 Y" e. r$ A9 V6 a* C9 l附件如下& A ?6 @/ W- E3 `0 z
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$ c. L9 n! }2 T" _8 {( t$ ^
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12.jpg
(52.48 KB, 下载次数: 166)
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数模之星.rar
35.28 MB, 下载次数: 5, 下载积分: 体力 -2 点
售价: 5 点体力 [记录]
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