药物活性预测多标签分类数据集DrugActivityPredictionMulti-labelClassificationDataset-mikhailchu
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, 靶点预测, 药理学, 化合物, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多标签分类数据，记录了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：数据未标明具体时间，可视为静态生物活性数据集。
地理范围：数据涵盖了药物研发领域中常见的生物靶标，不限定地理范围，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集包括“sig_id”（化合物的唯一标识符）和多种生物活性相关的标签，总共包含100多个表示药物对不同靶标影响的二元变量（0或1，分别代表无活性或有活性）。
数据格式：CSV格式，文件名为pred.csv，便于数据分析和模型构建。此外，数据集还包含一个名为sub.csv的文件，通常用于提交预测结果。
来源信息：数据集来源于药物研发相关竞赛或公开数据集，用于预测化合物对生物靶标的活性。
该数据集适合用于药物活性预测、多标签分类任务以及药物靶标识别等研究。
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、计算药理学等领域的学术研究，如药物靶标预测、化合物活性分析等。
行业应用：可以为制药企业、生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、药物设计、先导化合物发现等环节。
决策支持：支持药物研发过程中的靶标选择、化合物筛选等决策，加速药物研发进程。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、生物信息学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉多标签分类、药物活性预测等相关知识。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，构建预测模型，辅助药物研发和靶标发现，提升药物研发效率。
