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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
: W) z' i! ]; X2 S  M( y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+ ?7 G8 z# g" _; q3 `7 C  s" ?
第二篇所用到的方法' e7 ]4 u0 y. f( M0 ^( y! k- E
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘# K2 J3 n( I3 A- [) Z; u6 t
第三篇所用到方法
* {7 J) g; r8 h5 r/ N& ~5 j8 {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; `! G- m" L3 x; S* [
第四篇所用到的方法) ?' `' r6 h6 k& a8 i8 Q+ O" A0 B
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; C8 Q- ~% g0 e! N8 h0 m
第5篇所用到的方法4 E- Y8 _, J& w; }0 K$ e9 \; I9 x$ v, u
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
% f9 M' e3 Y* w5 C1 a2 @& ]0 B) b! e6 j) w6 `- E/ U  z

# i( B* y! \+ w8 R( s2 U8 U% j/ q) ?

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zan
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