化学物质活性预测提交数据集ChemicalSubstanceActivityPredictionSubmissionDataset-x2022gmv

数据来源：互联网公开数据

标签：化学物质, 活性预测, 机器学习, 分子结构, 结构式, 数据提交, 化学信息学, 分类

数据概述：该数据集包含用于化学物质活性预测任务的提交数据，记录了化学物质的结构式以及对应的预测类别。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注化学物质的分子结构及其活性。数据维度：包含“Id” (化学物质的结构式，使用SMILES表示) 和“Predicted”（预测的活性类别）两个字段。数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，方便数据提交和结果评估。来源信息：数据集用于机器学习模型的预测结果提交。该数据集适用于化学信息学、药物研发等领域，用于评估模型对化学物质活性的预测能力。

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：适用于化学物质活性预测、药物设计等领域的研究，验证模型在化学结构与活性关系上的预测能力。行业应用：为药物研发、材料科学等行业提供模型评估和数据支持，用于筛选具有潜在活性的化合物。决策支持：支持化学物质的快速筛选和评估，加速新药研发和材料合成的进程。教育和培训：作为化学信息学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解化学物质的结构与活性之间的关系。此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型的性能，用于优化化学物质活性预测的准确性和效率。