生物医学多靶点预测模型评估数据集BiomedicalMulti-targetPredictionModelEvaluation-alexandrgusev
数据来源：互联网公开数据
标签：生物医学, 靶点预测, 模型评估, CatBoost, 多输出回归, 机器学习, 细胞表面标志物, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由CatBoost模型生成的预测结果和模型评估指标，用于评估生物医学多靶点预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据分析的生物医学靶点数据，不涉及特定地理区域。
数据维度：数据集包含模型评估结果和预测值。具体包括：
CatboostModelStat1Main_.csv：包含不同模型的评估指标，如相关系数（Corr OOF）、决定系数（r2 OOF）、均方误差（mse OOF）等，以及模型特征数量（n_feat）、目标变量数量（n_targets）和训练时间（Time）。
CatboostY_pred_oof_private_like.csv：包含模型对多个细胞表面标志物（如CD86、CD274等）的预测值。
catboost_training.json：包含CatBoost模型的训练参数。
learn_error.tsv 和 time_left.tsv：包含训练过程中的错误信息和剩余时间信息。
数据格式：数据以CSV、JSON、TSV和tfevents格式提供，CSV文件用于存储模型评估指标和预测结果，JSON文件包含模型训练配置，TSV文件包含训练过程中的错误信息和剩余时间信息，tfevents文件包含TensorBoard事件信息。
来源信息：数据来源于CatBoost模型训练和评估过程。
该数据集适合用于模型评估、性能比较和参数优化研究。
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：适用于生物医学、计算生物学等领域的研究，用于评估和比较不同的多目标预测模型的性能。
行业应用：可为生物制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于药物靶点预测、生物标志物发现等。
决策支持：支持基于模型的药物研发和疾病治疗方案的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、生物信息学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解模型评估和参数调优。
此数据集特别适合用于探索模型在多靶点预测任务中的表现，评估不同模型结构和参数设置对预测结果的影响，从而优化模型性能，提升预测精度。
