BMS竞赛公共评分数据集BMSPublicScoreLB37Dataset-gmhost
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据竞赛，评分数据，生物医学，药物发现，排名预测，数据集，人工智能
数据概述： 该数据集来自BMS（Bristol Myers Squibb）举办的公共竞赛，主要记录了参赛队伍在药物发现领域中的模型评分数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围，参赛队伍来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包括队伍编号、提交日期、模型预测结果、评分等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于BMS举办的公共竞赛，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习、数据竞赛、生物医学和人工智能等领域的研究和应用，特别是在药物发现、排名预测等方面具有重要价值。
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：适用于机器学习模型评估、生物医学研究、药物发现等学术研究，如模型性能比较、药物分子预测等。
行业应用：可以为制药公司和科研机构提供数据支持，特别是在药物开发、疾病治疗等方面。
决策支持：支持药物发现项目的模型选择和优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估与药物发现技术。
此数据集特别适合用于探索机器学习模型在药物发现领域的应用规律与趋势，帮助用户实现模型评估、性能优化等目标，促进生物医学技术和药物研发的进步。
