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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: h6 s6 B* I  o4 V. U' }+ I' Z4 X" P
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. l+ A6 o( z! Y  {- l5 F7 }# T
第二篇所用到的方法
. `" K% B1 }, t0 S7 r9 ?' ~相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘
1 D, \1 Q* X1 P  b9 m第三篇所用到方法
' r) M8 |: Q2 L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
, J# o/ y7 f! r) |第四篇所用到的方法
8 u2 C7 C" |2 ]' U, v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
4 z1 l% c" y1 b& ?第5篇所用到的方法- |4 M$ X7 F0 A! T$ 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8 E( c  C" Z; I8 }8 O
" b$ P3 V+ s6 ~2 m' H

- X/ ]" g; N) s! _4 o! J0 L% d# i5 n  m1 \/ Y# k+ t/ O& `% a

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zan
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