药物活性预测多分类数据集DrugActivityPredictionMulti-classDataset-anonamename

数据来源：互联网公开数据

标签：药物研发，生物活性，多分类，机器学习，化合物，药理学，药物靶点，预测模型

数据概述：该数据集包含用于药物活性预测的数据，旨在构建和评估预测药物对不同生物靶标影响的模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的药物活性预测数据集。地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了多种药物和生物靶标的相互作用信息。数据维度：数据集的核心是药物的活性预测结果，包括对多种生物靶标的活性分类，如"5-alpha_reductase_inhibitor"、"acetylcholine_receptor_agonist"等，每个靶标的预测结果为一个分类值。数据格式：提供CSV格式的submission.csv文件，包含sig_id（样本标识）和针对多个生物靶标的预测结果。此外，还包括pkl格式的Y_pred.pkl和clipped_features.pkl文件，以及其他辅助文件。来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据集，用于药物活性预测的建模和评估。

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、药理学和生物信息学领域的学术研究，例如药物靶点预测、药物活性分析、药物筛选等。行业应用：为制药公司和生物技术公司提供数据支持，尤其是在药物研发流程中，用于预测候选药物的活性和效果。决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如筛选最有潜力的药物、优化药物设计等。教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解药物活性预测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索药物与不同生物靶标之间的相互作用关系，建立预测模型，从而加速药物研发过程，降低研发成本。