BELKA竞赛药物预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：BELKA竞赛,药物预测,机器学习,生物制药,数据融合,化合物筛选,AI药物开发
数据概述：
本数据集包含了Leash Bio - Predict New Medicines with BELKA竞赛中的公共提交文件，旨在通过多种机器学习模型对化合物活性进行预测。数据集整合了多个参赛团队的模型预测结果，包括1D CNN、AutoGluon、XGBoost等算法的输出，涵盖了从特征提取到模型预测的完整流程。每个文件包含特定的预测结果和相关特征信息，为药物开发领域的研究提供了丰富的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于药物开发研究、模型融合优化、机器学习算法评估以及化合物筛选等多种场景。研究人员可以利用这些数据进行化合物活性预测的深入分析，探索不同模型的优势与局限性；制药企业可以基于数据优化新药研发流程，提升药物筛选效率；教育机构和培训机构可以将其用于机器学习与药物开发领域的教学与培训，帮助学生和从业者理解实际应用场景中的数据处理与分析方法。
