单细胞扰动预测竞赛最佳提交解决方案数据集-jeannkouagou
数据来源：互联网公开数据
标签：单细胞,扰动,生物学,机器学习,基因表达,预测,竞赛,公开问题,细胞,扰动效应
数据概述：
本数据集包含三个不同的提交文件，用于Open ProblemsSingle-Cell Perturbations竞赛。这些文件代表了不同的训练数据使用量，用于预测单细胞水平的基因表达变化，以响应外部扰动。具体包括：
submission.csv：这是竞赛的最佳提交结果，在私有排行榜上获得了0.719的得分。该文件是使用完整的训练数据生成的，代表了当前解决方案的最佳性能。
submission_50_percent.csv：该文件是使用50%的训练数据生成的，用于评估数据量对预测结果的影响。
submission_75_percent.csv：该文件是使用75%的训练数据生成的，同样用于评估不同数据量对预测结果的影响。
所有文件均基于相同的模型和方法，但使用了不同比例的训练数据，以探索数据规模对模型性能的影响。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和分析场景，包括：
评估不同训练数据量对单细胞扰动预测模型性能的影响。
分析和比较不同提交文件的预测结果，以理解模型在不同数据条件下的表现差异。
作为基准数据，用于评估其他单细胞扰动预测模型或方法的性能。
研究单细胞生物学和基因表达调控机制。
该数据集也适用于机器学习研究，特别是关于数据规模对模型性能影响的研究。通过分析这些文件，研究人员可以深入了解在单细胞数据中，数据量与模型预测能力之间的关系。
