药物活性交叉验证数据集DrugActivityCross-ValidationDataset-alexzhongyiz007
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，机器学习，交叉验证，靶点预测，生物信息学，药理学，数据分割，模型评估
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的交叉验证数据，记录了药物的标识符（sig_id）、药物的ID（drug_id）以及交叉验证的折叠ID（fold_id）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，适用于静态模型训练与评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的药物活性预测模型。
数据维度：数据集包含三个关键字段：sig_id（药物信号标识符），drug_id（药物ID），和fold_id（交叉验证折叠ID）。
数据格式：提供CSV格式文件，便于数据分析和处理。数据集包含两个CSV文件，分别命名为cv-10fold-with-drug_id.csv 和 cv-10fold-without-drug_id.csv，前者包含 drug_id 信息，后者不包含 drug_id 信息。
来源信息：数据来源于药物研发相关的数据集，已进行数据预处理，用于交叉验证。
该数据集适合用于药物活性预测、靶点识别、药物筛选等相关研究。
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，如药物靶点预测模型的构建与评估。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、临床前研究和个性化医疗方面。
决策支持：支持药物研发项目的实验设计和模型验证，提高药物研发效率。
教育和培训：作为机器学习和生物信息学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解交叉验证方法。
此数据集特别适合用于构建和评估药物活性预测模型，实现对药物活性的有效评估和预测，从而加速药物研发过程。
