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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
* j  d7 H% J4 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
" m; y) |8 g! r第二篇所用到的方法  M! b  L# s4 u/ I
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘
5 \- J1 d/ k7 k. j9 u# J' j第三篇所用到方法) ]" y0 }+ B4 r1 k5 ?3 r
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+ ^. H: P+ N4 G) X
第四篇所用到的方法! E: R8 r( `( J. _5 A
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
! g7 s9 K, d5 w$ `; m$ q2 e- G, w第5篇所用到的方法  ]- X$ y( \, G6 l  k& E8 {# ^
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* H5 O: L8 y* m: w/ g
, O+ r9 U# n2 R4 V% W% S8 B
1 f2 I$ s$ i; r; P( L1 m5 x" Z

; o0 N1 |; \% t! X6 K# E9 _

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zan
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