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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
, M. ~0 L# J1 T6 n2 \+ P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2 L- U4 {, m" R8 \3 x' R1 E
第二篇所用到的方法6 y+ w3 ~' V7 E7 D) a: W. M5 P
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘4 V- k8 w" f& Q# I" J& h) R
第三篇所用到方法
& M& l1 Q7 C; d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;pIC504 a5 c' B5 Y, k+ q
第四篇所用到的方法
2 |6 S& [0 X- ?1 x+ 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1 R5 X0 G% \) e+ u/ I
第5篇所用到的方法
  d7 |: r2 b  `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$ I8 p4 C4 g2 _  z$ ~, z+ {8 w
2 @% Q. L5 a9 {2 K

" {9 u" E. m- q' t! p+ V; E( a" p) [3 M# N4 z! Z* r8 h

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