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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
5 k$ C+ I6 r- G! }7 ~/ j' ~, B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3 o3 K# d0 o$ H: O; Z# @5 u4 e
第二篇所用到的方法, E$ n1 k) K8 U  Y0 R  s: o. H( C5 s. y
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘- }  {# S) g% ?6 f
第三篇所用到方法
1 Q7 c8 o4 s  L/ V5 c$ O6 e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# @1 d8 e6 {, [' T2 u
第四篇所用到的方法5 G" j$ r" u, x6 A9 E. x: j5 `) O
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
) g( r+ F& ]# A+ g/ `第5篇所用到的方法
2 b5 _6 l, o5 V; u+ E, t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
2 u. r/ l. ^6 X( [+ O8 C: S- j( P/ H' X+ \8 S3 a

5 k1 m, ^, J+ [. w& @* n. V
. e( f, A: H4 N3 c+ s2 g

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zan
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