数据集概述
本数据集为EGP-Hybrid-ML混合机器学习模型的相关文件集合，包含模型代码、数据处理脚本、配置文件及说明文档等，总计19个文件。模型融合注意力机制与多维多变量特征编码技术，用于必需基因预测任务，文件类型涵盖Python代码、编译文件、配置XML、说明文档等。
文件详解
- 文档文件
- 文件名称：README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：模型说明文档，包含EGP-Hybrid-ML项目的核心信息
- 代码文件
- 文件名称：Biodata.py、CNmodel.py、main.py、setup.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：模型核心Python代码，包括数据处理、模型定义、主运行脚本及安装配置脚本
- 编译文件
- 文件名称：CNmodel.cpython-38.pyc、Biodata.cpython-38.pyc、encode_seq.cp38-win_amd64.pyd、encode_seq.cp38-win_amd64.lib、encode_seq.cp38-win_amd64.exp、encode_seq.obj
- 文件格式：PYC、PYD、LIB、EXP、OBJ
- 字段映射介绍：Python编译文件及C语言编译生成的Windows平台二进制文件，用于模型功能实现
- 配置文件
- 文件名称：csv-editor.xml、profiles_settings.xml、toolchains.xml、modules.xml、pythonProject.iml
- 文件格式：XML、IML
- 字段映射介绍：开发环境配置文件，包括CSV编辑配置、项目轮廓设置、工具链配置、模块配置及IDE项目文件
- 其他文件
- 文件名称：encode_seq.c
- 文件格式：C
- 字段映射介绍：C语言源文件，用于序列编码功能实现
适用场景
- 必需基因预测研究：用于基于混合机器学习模型的必需基因预测算法开发与验证
- 生物信息学模型构建：为生物数据处理与基因特征编码的机器学习模型提供技术参考
- 注意力机制应用研究：探索注意力机制在基因序列特征提取中的效果与优化方向
- 多变量特征编码分析：研究多维多变量特征编码技术在生物数据建模中的应用价值
