rnzhiw/HuaweiCupMathModel

2021年华为杯第十八届**研究生数学建模竞赛D题解决方案（国二）

2021年华为杯第十八届**研究生数学建模竞赛D题解决方案（国二）

环境搭建

• python3.7, pillow, tqdm, torchfile, pytorch1.1+ (for inference)

  pip install pillow
  pip install tqdm
  pip install torchfile
  conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -c pytorch
  

• 接下来克隆这个仓库：

  git clone https://github.com/rnzhiw/HuaweiCupMathModel.git
  

问题分析

• 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

模型结构

第三问的模型结构彩图

介绍

在该问题中，学习率为0.01的时候有比较好的效果，准确率达到了90.5%，使用了Dropout、Dice Loss、Adam 优化器、Poly 学习率衰减和 Kaiming 初始化。

接下来是模型在lr=0.01的情况下的五种性质预测准确率图：

License

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