上传者: m0_56167463 
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                                    上传时间: 2021-10-27 17:07:53
                                    |
                                    文件大小: 2.09MB
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                                    文件类型: ZIP
                                
                            
                                
                            
                                * 第一问采用随机森林+相关性分析筛选20个变量
* 第二问采用决策树回归、线性回归、梯度提升向量机、随机 森林回归、多层次感知机回归、XGBoost 回归和LightGBM 模型对生物活性预测。最终得出LightGBM 模型的效果比较好
* 第三问采用多层感知机(MLP)对化合物的 ADMET 性质进行预测。训练集采用90%的样本,测试集采用10%的样本。五种性质的平均准确率为90.5%
* 第四问采用改进型贪心调优