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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
: d3 d3 b& I; I; I! t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+ I/ j9 @& q3 v% R+ q' \
第二篇所用到的方法* @* {1 v& J& e7 c# v3 Q. u
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘) k' Y* o% |: Y+ T
第三篇所用到方法$ ]' d: C+ ~7 r# m4 r2 z1 Z. `
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  q4 s/ ~: k$ U& s! ]
第四篇所用到的方法1 ]4 O, ~" [6 G% M6 D/ f
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
! a( z3 p/ u, y) N( b& g* r+ G第5篇所用到的方法
% Z' a* J+ b  d; u( p+ j3 B! x# X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 n' _( X& i% m" K
, j$ x4 l4 Y, I5 ]0 L) G

% N/ y) X: l) g
% M4 p/ T7 x# P

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zan
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