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2021年研究生数学建模D题首问:分子描述符的甄选与解析

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简介:
本研究聚焦于2021年研究生数学建模竞赛D题的第一部分,探讨如何有效甄选及解析分子描述符,为后续模型建立奠定基础。 本项目包含数据集文件、源代码文件(包括.ipynb格式的交互式笔记本)、可视化结果以及详细的项目与数据集说明文档。在代码中添加了详尽的注释,便于理解和复用。 研究重点是对1974个化合物中的729个分子描述符进行变量选择,并根据这些变量对生物活性的影响程度对其进行排序,最终确定出前20个最具显著影响的分子描述符。这对抗乳腺癌药物的研究具有重要的参考价值。 具体流程如下:首先读取并分析原始数据文件;接着通过方差筛选去除部分特征;然后利用随机森林模型计算各个特征的重要性,并据此选择备选特征;最后基于各特征之间的相关性,确定最终所需保留的特征集合。

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客服
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  • 2021D
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    本研究聚焦于2021年研究生数学建模竞赛D题的第一部分,探讨如何有效甄选及解析分子描述符,为后续模型建立奠定基础。 本项目包含数据集文件、源代码文件(包括.ipynb格式的交互式笔记本)、可视化结果以及详细的项目与数据集说明文档。在代码中添加了详尽的注释,便于理解和复用。 研究重点是对1974个化合物中的729个分子描述符进行变量选择,并根据这些变量对生物活性的影响程度对其进行排序,最终确定出前20个最具显著影响的分子描述符。这对抗乳腺癌药物的研究具有重要的参考价值。 具体流程如下:首先读取并分析原始数据文件;接着通过方差筛选去除部分特征;然后利用随机森林模型计算各个特征的重要性,并据此选择备选特征;最后基于各特征之间的相关性,确定最终所需保留的特征集合。
  • 2021华为杯竞赛D.zip
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    本资料为2021年“华为杯”研究生数学建模竞赛D题解析,包含题目背景、问题分析与解决方案等内容,适用于参赛者学习参考。 第一问使用随机森林结合相关性分析筛选出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 回归以及LightGBM 模型来预测生物活性。最终结果显示,LightGBM模型的效果最佳。 第三问利用多层感知机(MLP)对化合物的ADMET性质进行预测。训练集使用90%的数据样本,测试集则采用剩余10%的数据样本。对于五种性质的平均准确率达到了90.5%。 第四问运用改进型贪心调优方法进行了优化处理。
  • 2021竞赛目.zip
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    本压缩包包含2021年度研究生数学建模竞赛的所有赛题,旨在激发学生的创新思维与团队协作能力,促进学生运用数学知识解决实际问题。 2021年中国研究生数学建模竞赛的题目由华为提供。
  • 2021全国竞赛
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    2021年全国研究生数学建模竞赛题目涵盖了多个领域的复杂问题,旨在通过建立数学模型解决实际挑战,促进我国研究生创新能力的发展。 2021年中国研究生数学建模竞赛包含了A、B、C、D、E、F六个题目。
  • 2020B第三
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    本题目为2020年研究生数学建模竞赛B题第三部分,要求参赛者运用数学模型解决复杂实际问题,涉及优化算法与数据分析技术。 从第二问提取出20个主因素,在MATLAB中利用BP双层神经网络进行分析与预测,并生成预测结果与实际值的误差图像及预测误差图像。
  • 2022MathercupD
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    本文章深入剖析了2022年MathorCup数学建模竞赛D题,涵盖了问题背景、模型构建及求解方法,旨在帮助参赛者提升建模技巧和解决问题的能力。 2022年Mathercup数学建模比赛D题的解题思路及论文代码解析。
  • 2022MathercupD
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  • 2022MathercupD
    优质
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  • 2021全国竞赛试.zip
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    本资源包含2021年全国研究生数学建模竞赛的全部试题,适用于参赛学生、指导教师以及对数学建模感兴趣的读者参考学习。 2021年中国研究生数学建模大赛(华为杯)的赛题已经发布。参赛者可以关注官方渠道获取更多相关信息和详细内容。