药物活性预测多层感知机模型数据集_Drug_Activity_Prediction_MLP_Model_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，多层感知机，机器学习，生物信息学，化合物活性，预测模型，深度学习，交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多层感知机（MLP）模型相关文件，记录了基于化合物结构与生物活性的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态模型及其预测结果。
地理范围：数据不涉及具体地理位置，主要关注药物化合物的生物活性。
数据维度：数据集的核心文件为oof_pred.csv，包含了针对多种药物靶点的预测概率，每个靶点对应一列数据，以及一个用于标识的sig_id列。此外，还包含50个.pth文件，这些文件是训练好的多层感知机模型的权重，以及一个data_process.pkl文件，可能包含了数据预处理和模型构建的配置信息。
数据格式：主要为CSV和Pth格式，.csv文件用于存储预测结果，.pth文件存储PyTorch模型权重，.pkl文件可能用于存储数据预处理信息。数据格式多样，便于模型分析和结果复现。
来源信息：数据来源于公开的药物研发相关数据集或竞赛，经过了预处理和模型训练。
该数据集适合用于药物活性预测、多层感知机模型研究和深度学习模型应用。
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、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如化合物活性预测模型的性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为药物研发公司、生物技术企业提供数据支持，尤其在药物筛选、靶点识别、先导化合物优化等方面具备参考价值。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如预测化合物的潜在疗效，辅助实验设计。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、生物信息学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解药物活性预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索多层感知机模型在药物活性预测中的应用，评估不同模型的性能，并进一步优化预测结果，帮助用户在药物研发领域取得进展。
