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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
% N% V' s% n: b2 T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. m/ B4 H$ G( ~# ~8 A
第二篇所用到的方法
4 b2 \' Z. k5 C& y5 b2 |' t相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘, \2 ^8 z. W9 O1 G* Z7 w8 B
第三篇所用到方法
+ ~& ]4 l( a$ A$ A: k9 Z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! x7 T6 I7 g, o) T8 t8 }0 e
第四篇所用到的方法8 n# ?/ z3 b- M7 z! k" W- l
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. u* r& J% H3 ~$ L" z' a
第5篇所用到的方法
1 ?( l, ]/ e6 |' P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
! r. D* s  s0 b% K2 r: J" Y  d; x) y4 y* a3 H' ^

( H3 m1 ?( f! L; G4 m
$ B/ {" V4 z/ @9 ?

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zan
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