药物活性预测多模型融合结果数据集_Drug_Activity_Prediction_Multi_Model_Fusion_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 机器学习, 模型融合, 预测, 药理学, 药物靶点, 深度学习
数据概述：
该数据集包含药物活性预测任务的多模型融合结果，主要用于评估不同模型在预测药物对特定生物靶点影响方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点上的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于药物研发领域的通用评估。
数据维度：数据集的核心是针对多种药物靶点的预测结果，包括药物的sig_id（唯一标识符），以及针对不同靶点的活性预测概率，例如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等。
数据格式：CSV格式，具体文件名为submission_nakama.csv，包含了sig_id和多个生物活性指标的预测概率。另外，还包含多个.pth文件，这些文件是训练好的模型权重。
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，例如模型融合方法研究、药物靶点预测、药物筛选等。
行业应用：为制药公司、生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，可用于药物筛选、化合物活性预测、药物副作用预测等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如确定药物开发方向、优化药物筛选流程等。
教育和培训：可作为机器学习、深度学习、生物信息学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用模型融合方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在预测药物活性方面的表现，评估模型融合策略，从而提升药物研发效率和成功率。
