数据集概述
本数据集为《药物副作用预测的逆相似性与可靠负样本》一文的补充文件集合，包含研究相关的补充图表与表格，为论文核心研究提供详细的辅助数据支持。
文件详解
- 文件名称: Additional file 1.pdf
- 文件格式: PDF
- 内容: 包含2张补充图表，具体为不同分类器在平衡/非平衡数据集上使用ChemTar相似性的F1-score散点图（图S1），以及ComNegative与ChemTarRandom方法在不同分类器下的F1-score散点图（图S2）
- 文件名称: Additional file 2.xlsx
- 文件格式: XLSX
- 内容: 包含5张补充表格，具体为917种研究药物的详细信息表（表S1）、500种副作用术语表（表S2）、KNN模型下不同相似性度量与集成方法的F1-score表（表S3）、综合相似性在平衡/非平衡训练集上不同分类器的F1-score表（表S4）、所提负样本选择方法与随机选择方法的F1-score对比表（表S5）
适用场景
- 药物副作用预测模型研究: 分析不同相似性度量、分类器及负样本选择方法对预测性能的影响
- 计算药理学研究: 探究药物-副作用关联预测中的负样本构建策略优化方向
- 机器学习在生物信息学应用: 研究非平衡数据集下分类模型的性能差异及改进方法
- 药物信息学辅助分析: 为药物副作用预测相关研究提供标准化的补充数据参考
