共溶剂混合物中药物溶解度预测的K近邻方法数据集

数据集概述

本数据集围绕共溶剂混合物中药物溶解度预测展开，通过Jupyter Notebook实现K近邻（KNN）模型构建流程，涵盖数据加载与清洗、超参数优化及模型性能评估，为药物溶解度预测研究提供实践方案。

文件详解

• 文件名称: knn_solubility_prediction_cosolvent.ipynb
• 文件格式: Jupyter Notebook文件（.ipynb）
• 内容说明: 包含KNN模型开发全流程，涉及数据预处理、k值优化及模型评估等代码与步骤，无明确的训练/测试集、数据/标签或原始/处理数据拆分结构

适用场景

• 药物研发: 辅助预测共溶剂体系中药物溶解度，优化制剂配方
• 机器学习应用: 研究KNN算法在理化性质关联预测任务中的实践效果
• 制药工程分析: 探索超参数优化对模型预测性能的影响机制