细胞表面蛋白表达预测竞赛结果数据集_Cell_Surface_Protein_Expression_Prediction_Competition_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：生物医学, 细胞生物学, 机器学习, 多层感知机, 蛋白质表达, 预测模型, 竞赛结果, 流式细胞术
数据概述：
该数据集包含来自细胞表面蛋白表达预测竞赛的结果数据，主要记录了使用多层感知机（MLP）模型预测细胞表面蛋白表达水平的预测值、模型评估指标及提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为竞赛期间产生的静态结果。
地理范围：数据来源于细胞生物学领域，未限定具体地理区域，但涉及全球范围内的细胞表面蛋白表达研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含不同类型的预测结果、模型评估统计数据和提交结果。其中，预测结果文件包含了多个细胞表面蛋白的预测值，模型评估文件提供了模型在不同数据集上的性能指标，提交结果文件则包含了用于竞赛提交的预测数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。主要文件包括：预测值文件（如MLP_ver6_shevY_pred_oof_public_like.csv, MLP_ver6_shevY_pred_oof_private_like.csv），提交文件（如MLP_ver6_shevY_pred_submission_Kaggle_way.csv, MLP_ver6_shevY_pred_submission_classical_way.csv, submission_MLP_ver6_shev.csv）以及模型统计文件（如ModelStat1Main_.csv, ModelStat2Foldwise_.csv）。
来源信息：数据来源于细胞表面蛋白表达预测竞赛，数据集包含了不同MLP模型版本在公开和私有测试集上的预测结果，以及提交给竞赛平台的预测结果。
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：适用于细胞生物学、生物信息学、机器学习等领域的研究，如细胞表面蛋白表达调控机制研究、预测模型性能评估、模型集成分析等。
行业应用：为生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，用于药物靶点发现、疾病诊断标志物筛选、细胞分型等。
决策支持：支持科研人员和工程师进行模型优化、算法比较和策略制定，以提高细胞表面蛋白表达预测的准确性和可靠性。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解模型构建、评估方法和竞赛流程。
此数据集特别适合用于探索不同MLP模型在细胞表面蛋白表达预测任务中的表现差异，评估模型泛化能力，并为改进预测模型提供依据。
