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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; W; V8 D/ A6 v0 Z
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% f  [6 T- m0 d' @, H
第二篇所用到的方法
3 b1 F- @7 }, _6 P" k7 [# Z相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘# W2 |; x0 ]  ^9 W) a
第三篇所用到方法0 N! e! w  g$ m3 |0 b
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
( r6 V5 b! m1 _* W第四篇所用到的方法. D" t- e% P& Q- d! e0 W
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6 n# c% D8 j2 O0 M7 v. N4 S( w
第5篇所用到的方法
* Z+ R. N4 F( u% w3 @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; q5 n9 r8 z; F/ [

% n) d; o. t% R6 ~- K4 i0 W3 {9 m, c* G$ @0 N

1 y6 s1 @" y/ Z

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