药物活性预测多标签分类数据集DrugActivityPredictionMulti-labelClassificationDataset-shinoda18
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 多标签分类, 机器学习, 深度学习, 药物靶点, 计算机辅助药物设计, 药理学
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多标签分类任务的数据，主要用于预测化合物对多种生物靶点的作用。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：数据来源未明确，但涵盖了多种药物化合物及其生物活性信息，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集的核心是化合物的预测结果，包含sig_id（化合物的唯一标识符）以及针对多种生物靶点的预测概率，这些靶点包括但不限于：5-alpha_reductase_inhibitor（5-α还原酶抑制剂）、11-beta-hsd1_inhibitor（11-β-HSD1抑制剂）等。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。该文件包含了对不同化合物在多种生物靶点上的预测概率。
来源信息：数据来源未明确，但推测可能来源于药物研发相关的公开数据集、竞赛或研究项目。
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：适用于药物发现、药理学、生物信息学等领域的研究，如药物靶点预测、化合物活性分析、多标签分类算法研究等。
行业应用：为药物研发企业、生物技术公司提供数据支持，尤其在先导化合物筛选、药物作用机制研究、药物重定向等方面具有重要价值。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物筛选，加速药物发现的进程，降低研发成本。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、药物信息学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握多标签分类模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索化合物与生物靶点之间的复杂关系，并构建预测模型，以加速药物研发流程，提高研发效率。
