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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! k0 S# B/ }* j. o# m+ p' W) l
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7 i5 G2 N5 M; D: _: w6 Y7 S$ |
第二篇所用到的方法- E4 v0 P2 [( }) C$ |; W3 r# w
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘$ x$ b. b6 G  r% m8 U
第三篇所用到方法( X+ p9 e8 {; o5 T$ W7 v1 A. ]( n
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/ z8 }0 A9 p, l0 Z
第四篇所用到的方法
/ }; m9 L% M( R. t& T7 n# i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 }# K4 X: s' W) ?第5篇所用到的方法
3 F9 _* }2 J4 M! J# Q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& |) Y) E+ Z6 i9 [4 a

# `# D5 ?2 g8 Y- t' L) X$ [; s9 Y. i4 m  V

$ N/ ~! ?1 A' p% }5 f9 X# f

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zan
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