药物化合物生物活性预测多模型融合数据集_Drug_Compound_Bioactivity_Prediction_Ensemble_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性预测, 机器学习, 多模态学习, 深度学习, 药物靶标, 数据融合, 模型集成
数据概述：
该数据集包含用于药物化合物生物活性预测的数据，旨在评估不同药物化合物对多种生物靶标的潜在影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的药物研发项目和生物信息学数据库。
数据维度：数据集的核心是药物化合物的生物活性预测结果，包括对多种生物靶标的预测概率。具体数据项包括药物化合物的唯一标识符（sig_id）和针对多种生物靶标的预测概率，如5-alpha_reductase_inhibitor等。此外，还包含用于模型训练和评估的中间文件，如深度学习模型的参数文件（.pth）和数据处理文件（.pkl）。
数据格式：数据集主要以CSV和PTh格式提供，其中oof_pred.csv文件包含预测结果，pth文件包含深度学习模型的参数。
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：适用于药物研发、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如药物靶标识别、药物分子设计、生物活性预测模型的改进等。
行业应用：为制药公司、生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，尤其适用于药物筛选、先导化合物发现、药物安全性评估等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如选择最有前景的药物候选物、优化药物研发策略。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物研发流程和生物活性预测技术。
此数据集特别适合用于探索多模型融合和集成学习方法在药物生物活性预测中的应用，帮助用户优化预测精度，加速药物研发进程。
