华为杯数学建模，2021D题（数模之星），乳腺癌，机器学习，数据分析

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    最近在github找到一篇2021年D题（抗乳腺癌候选药物的优化建模）一等奖的资源，内容公开，链接如下：GitHub - DongZhouGu/MathModel-Pretrain: 研究生数学建模，华为杯数学建模，2021D题（数模之星），乳腺癌，机器学习，数据分析
% T$ k( F+ T1 \& p# M4 q   具体论文的代码在数模之星文件夹中，该博主是上海大学的，里面包含他答辩的ppt和论文，代码以及所使用到的数据。相当详细。
! D3 Y0 j: D+ ^6 X  当然上不去github的同学可以下载我们附件中的内容，也是可以学习的。附件内容如下：附件初始设定为5点体力值

. f8 z  F" g  Y2 q2 U* m% N1 B下面我们介绍一下题目：

已有条件：

给出了1974个训练样本和50个测试样本，每个样本有729个特征

• 每个训练样本有7个标签，分别是IC50值、pIC50值、和ADMET性质（包含5个标签）
• IC50值、pIC50值是两个相关的连续变量。pIC50是IC50的负对数
• ADMET性质的五个变标签都是布尔值
  * N' @2 L+ a; y. @5 C- g

问题：

• 根据特征对IC50值和pIC50值影响的重要性进行排序，并给出前20个对IC50值和pIC50值最具有显著影响的特征
• 选择不超过20个特征，构建IC50值和pIC50值的定量预测模型，并计算测试样本的IC50值和pIC50值。
• 构建ADMET性质的分类预测模型，并计算测试样本的ADMET性质
• 寻找并阐述哪些特征，以及这些特征在什么取值范围时，pIC50值取值较好，同时具有更好的ADMET性质（给定的五个ADMET性质中，至少三个性质较好）
  

对于题目的理解大家可以看附件中的论文，肯定要比我理解深刻。希望大家可以学到知识。

) s. ~  F* F1 R' S+ w9 R附件如下

2 B) Q" Q6 S( I1 ?
* F/ L0 A$ |* v+ j+ a( X1 N