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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0 s0 y" g; Z$ O, b; S8 m0 n
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
( D5 ~- K0 N) R- T3 D第二篇所用到的方法8 O' o; m( Z) U3 ]' k
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘
0 \; k: w  m; W" L第三篇所用到方法2 N- F( n: k1 C6 ]
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. E# H2 h: P  z) D7 P- c
第四篇所用到的方法
1 z& _* d" C  o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
3 q3 t0 M4 ~: e+ X; m: t第5篇所用到的方法: |1 P. ^9 J) Y- x8 R) 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
' O0 K! R  o$ R& T0 O" K6 A! q2 f; R2 `* q: d
8 H5 @0 D! C2 C' A* Z5 l. _  W3 ~& l

1 e7 H( I+ g( M( ^( T) d0 ^

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zan
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