药物活性预测多分类模型预测结果数据集_Drug_Activity_Prediction_Multi_class_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 多分类, 机器学习, 预测结果, 药物靶点, 深度学习, 模型评估
数据概述：
该数据集包含药物活性预测任务的预测结果，其中包含多个.pth文件，这些文件很可能是训练好的深度学习模型的权重文件，用于预测药物对不同生物靶点的作用。此外，还包含多个.csv文件，其中一个关键文件"submission_tawara_thrnn_drug_seed_cv.csv"记录了针对多种药物靶点的预测概率值，这些靶点涵盖了从酶到受体的多种生物分子。
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定药物活性预测模型的输出结果。
地理范围：数据不涉及地理范围，主要关注药物在生物体内的作用。
数据维度：数据集主要包含预测结果，包括药物对不同靶点的活性预测概率。关键数据项包括sig_id（药物标识符）和多个靶点的预测概率，每个靶点对应一个列，例如"5-alpha_reductase_inhibitor"等。
数据格式：数据主要以.csv和.pth格式提供，.csv文件包含预测结果，.pth文件为模型权重，方便模型复现和进一步分析。数据来源于药物研发相关的预测任务，经过模型处理生成。
该数据集适合用于分析药物对不同靶点的作用，评估预测模型的性能，以及进行药物研发相关的研究。
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、机器学习等领域的研究，如预测模型评估、药物靶点分析、药物发现等。
行业应用：可以为制药企业、生物技术公司等提供数据支持，特别是在药物筛选、药物设计、临床前研究等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如选择合适的药物靶点、优化药物结构、评估药物疗效等。
教育和培训：作为药物研发、机器学习、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测和模型构建。
此数据集特别适合用于探索药物对不同靶点的潜在作用，分析预测模型的效果，并为药物研发提供数据支持，帮助用户实现药物筛选、药物设计等目标。
