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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3 {$ {( }; ^ W) l
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。! v" h/ F& M2 r8 X; [( m# h
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 q$ `/ m8 z8 e6 W
4 j9 X* H7 T. y$ N1 H4 |# q1 r! X7 v! m
下面我们介绍一下题目：
/ V6 E8 k: t3 b' a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# j0 u$ p- {' f5 `
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）
! D- H: I5 ?1 |& c% ?# d, M
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。
: X: `! E1 Z! m/ b附件如下# ?9 r4 U q! q" S. W
. J& m/ K/ `1 D; X$ W) f7 `9 p/ h3 u0 f# E4 q0 B& \1 }; S) V
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12.jpg
(52.48 KB, 下载次数: 160)
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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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