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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
2 n- Y8 E; ]; r4 U- L% l. }7 U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
# f9 ~0 h& c" {1 ^/ `; y3 `第二篇所用到的方法
) R/ L9 [( n1 I9 v! S6 B相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘
0 A) b2 v  m8 s$ Y, n第三篇所用到方法
" ?# y5 w; E" `0 x' h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;pIC501 w& W. t6 R- F* Q1 O* q# w
第四篇所用到的方法2 `$ D4 r2 t, e) \* a' j. b2 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, ^) R; X& d: K; ]% I; q: V1 ~
第5篇所用到的方法% t, o. G# `3 \3 }
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
. }% {9 }! w. r8 ^/ D0 W, A0 r- d& w6 x" J5 ~* |: K  j
6 U5 z3 o+ A9 N7 u, ]( E, G( u8 N. K

! M; H) q  I' R! i7 M) L

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