药物活性预测多层感知机模型预测结果数据集_Drug_Activity_Prediction_MLP_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：药物活性预测, 多层感知机, 机器学习, 生物信息学, 药物研发, 预测模型, 模型评估, 药物靶点
数据概述：
该数据集包含多层感知机（MLP）模型对药物活性预测的结果，用于评估不同药物对多种生物靶点的潜在影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型的一次预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，模型基于药物与生物靶点的通用关系进行预测。
数据维度：数据集的核心是预测结果，包括药物的标识符（sig_id）和针对不同生物靶点的预测概率，每个靶点对应一个独立的列。
数据格式：数据以CSV格式（文件名为oof_pred.csv）提供，便于数据分析和模型评估。此外，还包含模型的训练权重（.pth文件）和数据处理相关的pickle文件（.pkl文件）。
来源信息：数据来源于机器学习模型，用于预测药物对不同生物靶点的活性。该数据集适合用于评估和分析药物活性预测模型的性能。
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、药物筛选、药物组合优化等。
行业应用：为制药行业提供数据支持，尤其适用于新药研发流程中的靶点选择、候选药物评估和药物再利用等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，帮助研究人员快速评估药物的潜在活性和效果。
教育和培训：作为机器学习和生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物活性预测模型的应用。
此数据集特别适合用于探索药物对不同靶点的潜在影响，评估模型的预测性能，并为药物研发提供数据支持，促进药物研发效率的提升。
