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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
8 s$ \* j; i; z- i! g: c2 _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
8 t6 o% _" J+ {第二篇所用到的方法6 [. u6 x* _; n0 }1 [
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘4 ~$ O5 }3 x+ J# d
第三篇所用到方法
7 {+ B. i) Z6 g; y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;pIC507 \% Z( Z  Y* P% s9 h  D1 p- l
第四篇所用到的方法; L* x1 v: L" j" o" i5 I+ ^% C
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
. L$ Q) }5 a4 C  [: O; N第5篇所用到的方法
; K% o4 F* a5 J2 n- ~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. }( O+ y5 C* _* e
6 [, [; y/ Y+ q( N. e4 u0 T* s
% W7 j2 \) d, D5 s

  o' T! T. w" k: I

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zan
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