药物活性预测实验结果数据集_Drug_Activity_Prediction_Experiment_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 生物信息学, 药物活性, 靶点预测, 深度学习, 模型评估, 实验结果
数据概述：
该数据集包含来自药物活性预测实验的结果，记录了多种药物对不同生物靶点的活性预测数据及相关模型评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可推断为实验开展的时间段。
地理范围：数据不涉及特定地理区域，主要关注药物在体内的生物活性。
数据维度：数据集包含多个CSV、Feather、Numpy和Pickle格式的文件。主要数据项包括：sig_id（化合物标识符）、药物活性标签（针对多个生物靶点）、多种机器学习模型（如LightGBM、KLR、神经网络）的预测结果、模型在验证集上的预测结果（OOF, Out-of-Fold）以及特征工程相关信息。
数据格式：数据集包含多种数据格式，包括CSV、Feather、PKL和NPY，其中CSV文件包含预测结果和药物活性标签，Feather文件用于存储PCA降维后的数据，PKL文件用于存储模型参数或特征字典，NPY文件用于存储KLR模型的OOF预测结果。数据已进行特征工程处理，并提供了多种机器学习模型的预测结果。
来源信息：数据来源于药物研发相关的实验，具体来源未明确标注，但数据经过了模型训练和评估，反映了药物活性预测的实验过程。
该数据集适合用于药物研发、生物信息学和机器学习领域的研究，特别是药物活性预测、靶点识别以及模型评估等方向。
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，如药物活性预测模型构建、不同模型性能对比分析、药物靶点识别等。
行业应用：为制药公司、生物科技企业提供数据支持，尤其在药物筛选、先导化合物发现、药物研发流程优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如选择合适的预测模型、评估药物的潜在活性等。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习、药物研发等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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药物与生物靶点的相互作用规律，评估不同机器学习模型在药物活性预测任务中的表现，并为优化药物研发流程提供数据支持。
