化合物活性预测实验数据集CompoundActivityPredictionExperimentDataset-x2020gtk
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 活性预测, 生物活性, 机器学习, 结构式, 化学信息学, 数据挖掘, 实验数据
数据概述：
该数据集包含用于化合物活性预测的实验数据，记录了化合物的结构式及对应的实验测定结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态实验数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的化学研究。
数据维度：数据集包含化合物的“Id”（结构式，以SMILES字符串表示）和“assay id”（实验编号），其中mytrain_II.csv文件还包含“Expected”（预期活性值）字段，用于训练模型。
数据格式：CSV格式，包含mytest_II.csv和mytrain_II.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确说明，推测为化学或生物学相关研究的实验数据。已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于化学信息学、药物研发等领域的研究，以及构建化合物活性预测模型。
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、生物活性预测等领域的研究，如化合物结构与活性的关联分析、预测模型的构建与评估等。
行业应用：可为药物研发企业、生物技术公司提供数据支持，用于虚拟筛选、先导化合物的优化等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策，加速候选药物的筛选和优化。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解化合物活性预测方法。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性的关系，以及构建预测模型，从而加速药物研发进程。
