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研赛 21年D题 抗乳腺癌候选药物的优化建模

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发表于 2023-9-20 10:36 |只看该作者 |倒序浏览
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第一篇所用到的方法. e- R$ o3 H/ V, ~/ ^( H
化合物活性优化模型、支持向量机、神经网络、梯度提升、随机森林的回归预测、随机梯度下降、目标规划、遗传算法
1 i. R  I  Z, F4 ]# H+ v第二篇所用到的方法+ x$ U- `- q' K; U
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘0 @6 ]2 q- V5 z
第三篇所用到方法& _, F6 K+ D% z  Z! U
灰色关联分析;支持向量机;梯度提升回归树;RFE-RF;差分进化算法;pIC50- o* B# V$ S4 h4 m4 c8 u
第四篇所用到的方法, e% m" q* J) t
生物活性分析:逻辑回归:分类预测:随机森林:XGBoost:机器学习:相关性分析:粒子群算法:多目标优化! X9 B' Z! Z. @- B
第5篇所用到的方法1 r; H# j7 y! H1 U7 q% z
三次特征筛选方法  递归特征消除法  随机森林   XGBoost   遗传算法  相关性分析   独立性分析
7 a4 ]4 f; X+ u! p. y7 |0 E
1 f9 W) R6 x1 L  H. \* {% a+ _+ x. [- t! Q- m

+ W# y; i0 ^# _) t( s/ N$ A' I

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zan
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