乳腺癌是世界上常见且致死率高的癌症。本文在充分考虑化合物分子描述符之间的非线性关系的同时，建立了随机森林模型，对化合物的生物活性进行定量预测。为寻找最优分子描述符的取值，在轮盘赌策略的基础上采用遗传算法，对ADMET性质进行分类预测，通过预测结果提升拮抗剂生物活性的预测效率。研究结果表明：所建立的随机森林模型预测精度高，模型参考价值得到有效提升；通过多次迭代遗传算法，能够准确找到因变量的最优值，为抗乳腺癌药物的研究提供数据支撑和理论参考。
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