药物化合物活性预测多分类数据集_Drug_Compound_Activity_Prediction_Multi_class_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物发现, 生物活性, 多分类, 机器学习, 深度学习, 药物研发, 靶点预测, 药理学
数据概述：
该数据集包含药物化合物活性预测的结果，主要用于评估化合物对多种生物靶标的影响。
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球药物研发研究。
数据维度：数据集的核心是预测药物化合物对不同生物靶标的活性，包括多个分类目标。submission.csv文件中包含sig_id（化合物标识符）以及针对多种生物靶标的预测概率，每个靶标对应一个预测列。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为submission.csv，包含化合物ID及其对不同生物靶标的预测概率。此外，还包含模型训练和评估过程中的相关文件，如模型权重（.ckpt文件）、配置文件（.yaml文件）以及中间数据（.pkl文件）。
来源信息：数据集来源于药物发现相关的公开竞赛或研究项目，具体来源未明确标注。数据经过预处理，用于训练和评估药物活性预测模型。
该数据集特别适合用于药物靶点预测、化合物活性分析，以及多分类问题的机器学习模型训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于药物发现、生物信息学、药理学等领域的研究，可以用于探索药物化合物与生物靶标之间的关系，进行药物设计和筛选。
行业应用：为制药公司、生物技术公司提供数据支持，用于药物研发流程中的靶点选择、先导化合物优化、药物安全性评估等方面。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，例如评估不同药物化合物的研发前景，优化药物筛选策略。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、药物信息学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解药物活性预测模型，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于构建和优化药物活性预测模型，探索药物化合物对不同生物靶标的影响，并为药物研发提供数据支持。
