药物活性预测多标签分类数据集_Drug_Activity_Prediction_Multi_label_Classification
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 多标签分类, 机器学习, 深度学习, 药物靶点, 预测模型, H5模型
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多模态数据，核心内容是基于化合物的生物活性预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用的药物活性预测任务。
数据维度：数据集主要包含两类文件：.h5 文件，包含训练好的深度学习模型；submission.csv 文件，包含待预测的化合物ID和对应的多标签分类结果，预测标签涵盖多种药物靶点和生物活性类型。
数据格式：.h5 文件为深度学习模型文件，submission.csv 为CSV格式，包含药物ID和预测的活性标签。
来源信息：数据来源于公开的药物研发相关数据集，经过预处理和模型训练。
该数据集适合用于药物活性预测和多标签分类任务。
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：适用于药物研发、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如药物靶点预测、药物活性评估等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其适用于先导化合物筛选、药物研发早期阶段的活性预测等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如优化药物筛选流程、提高研发效率等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物活性预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索化合物的生物活性与结构之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现药物活性预测，辅助药物研发。
