研赛 21年D题 抗乳腺癌候选药物的优化建模

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第一篇所用到的方法
/ Z0 }3 D( H- D) j1 {6 w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
第二篇所用到的方法
2 y+ x3 ?7 y/ R相关性分析，HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习，数据挖掘
& w0 [. W% l& q3 @6 c1 @6 ~& G第三篇所用到方法
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
( I0 F0 |1 w, p% z) D# _第四篇所用到的方法
; a- o. l& `: ?  t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 u9 _$ L6 p/ ?$ x% y6 v# k第5篇所用到的方法
( |/ Y) {( }$ H9 j# h! N' A: H) K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
) |' \7 Q. U7 V6 a+ V: d/ \
( I4 f; U5 R; `, n9 f