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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
|招呼Ta 关注Ta
第一篇所用到的方法3 C% e9 i7 W7 Q9 Z: |4 m& G" G3 Q
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' R  Q9 e+ T4 L, ?6 S
第二篇所用到的方法
8 W! R* n+ h" r( M% c8 n2 A2 a相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘* G0 F6 @; |: P" t! X, d$ [
第三篇所用到方法0 L8 R3 y. ~3 Z) G+ C3 F3 n
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
( U2 K6 T% \% {- r第四篇所用到的方法' R7 m8 Y# l$ l' N) j6 q7 G
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% D7 e6 L/ K6 a/ U7 U9 T+ ^" P' g
第5篇所用到的方法1 h2 B! M; O5 [& M; Q& O
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
) U, V& ?* |8 R( P! H6 v
4 j+ K% {' q  v9 k' d
4 B6 U+ p% C! \6 T- T5 V1 G& U/ p8 W

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