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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
- d( [" f. ^1 K8 W' P  F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
  v' c0 A3 H, m- s! a( m第二篇所用到的方法
. o7 ~; L9 Q" L: @) F! i- g相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘" [4 Y+ w5 X; I5 e2 d6 J( Q* s
第三篇所用到方法
; h6 r1 W; v1 }1 S) s2 p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;pIC505 m: N, v( N( E0 F; r' b0 N
第四篇所用到的方法" n) g) d) U( o$ F# d/ [; u2 @5 |$ n
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/ d1 L1 {2 z8 u/ G: F2 R+ A/ c. r
第5篇所用到的方法4 O2 [% m$ d0 p, c  _
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
% a# \& X3 _* z2 v" [7 M3 a9 m% `5 x# S1 x9 i8 S  Q
3 I; S% r1 Y0 [
& q6 ?' M; N* B$ p5 U& w

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