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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
) U( V( n- i/ @8 q  g9 \8 x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
/ B7 @! g( K9 H1 s: w/ L3 \% X第二篇所用到的方法- K2 K) ]7 [& h2 ?8 }% L/ h- m0 g& q
相关性分析,HGBRT,HGBCT,NSGA-III,机器学习,数据挖掘+ _1 i5 u4 r, l; q  Z' h3 F3 w' i
第三篇所用到方法
5 s1 H. v3 M$ O/ `4 u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
/ _6 R8 q+ z/ N* `" R. R8 `8 m第四篇所用到的方法
. ?" E9 q6 E+ f: Z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' \$ b! R. B, Q9 F  K0 v
第5篇所用到的方法! U" `7 ^3 T; S8 z+ u0 l
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
2 F6 L2 I7 G! p; H$ F9 |
! E' B3 X! Q* T- h
; l, u1 k$ `! F7 v: @- y  \% ~9 e" W: ]& r6 g

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