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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/ K, S, @  b4 ~  M: y
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
4 }! o# h. \, z6 |第二篇所用到的方法  `. `4 d, I. \
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘: V" x: V: V+ T
第三篇所用到方法$ l4 I: Y( x# b2 u6 n" h" 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
: B: u" K. k2 E3 m* J第四篇所用到的方法3 v! H% a' [+ H) t' K" [
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% Q. u, V2 z( P
第5篇所用到的方法! s; S! P. F2 ~4 I& L7 E
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 P, d: K/ V  d# ]& B" N8 ?( ]9 ^! g$ i5 K& G
/ G- V% n: I+ x$ w# `' @0 D) Y
2 w) D. [$ P9 [) K( P

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zan
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