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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 |正序浏览
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第一篇所用到的方法  |5 A$ }9 Q* v. O* x
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9 H# R! x; Z4 |6 w$ G% Z7 g
第二篇所用到的方法
3 R1 Y/ m0 ^, Q; l7 a, {相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘9 {/ c8 Y/ i6 S0 y, |" u
第三篇所用到方法9 U% O; D7 P+ y' v+ p6 v: @
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/ q5 S; d8 b( S$ b
第四篇所用到的方法  B  p- [) Q9 w9 x  ~8 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
/ a1 e7 p; j  t4 W0 H) j) z" C* l* [第5篇所用到的方法
5 E. B) ]4 i# m% V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+ N+ a4 `! e- k  v' U
: g! _2 t# s1 B  H' d; ?# y! B

: x" \' q; \* T! M) L, M$ Y- }
4 m$ x; J" l; n

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