莱什生物训练数据集5折分层

莱什生物训练数据集5折分层

数据来源：互联网公开数据

标签：莱什生物,训练数据,分层交叉验证,多标签分类,生物分子,药物开发,机器学习

数据概述： 本数据集是经过优化处理的莱什生物训练数据集，采用多标签分层交叉验证方法，将数据集划分为5个均衡分布的子集。分层策略基于buildingblocks（构建块）和binds（结合能力）两个核心维度，确保各子集在buildingblocks_1/2/3和binds_BRD4/HS_A/sEH等关键特征上的分布一致性。

数据用途概述： 该数据集主要适用于机器学习模型的训练与评估，特别是在多标签分类和生物分子特性预测领域具有重要应用价值。研究人员可以利用此数据集进行模型性能评估、算法优化以及生物分子特性预测研究。此外，该数据集还为药物开发、生物分子相互作用研究提供了高质量的训练基准。