药物活性预测提交结果数据集DrugActivityPredictionSubmissionResults-gritcuikai
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, 预测模型, 药理学, 靶点, 深度学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含药物活性预测项目的提交结果，用于评估不同模型对药物生物活性的预测性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常与药物研发竞赛或研究项目的时间线相关。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注药物的生物活性预测，与药物分子结构和生物靶点相关。
数据维度：数据集的核心是包含药物（由sig_id标识）及其预测的生物活性值，这些活性值对应于一系列生物靶点，例如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor等。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据读取和分析。此外，还包含模型训练过程中的中间文件，如.pt（PyTorch模型权重）、.pickle（Python对象序列化文件）和.json（模型配置和日志），以及Jupyter Notebook (.ipynb) 用于模型构建和分析。
来源信息：数据来源于药物活性预测相关研究或竞赛，旨在评估不同模型在预测药物生物活性方面的表现。
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：用于评估不同机器学习模型在药物活性预测任务中的性能，探索模型选择、特征工程和模型优化策略。
行业应用：为药物研发和生物制药行业提供数据支持，用于评估候选药物的生物活性，辅助药物筛选和优化。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如确定最有潜力的药物靶点和化合物。
教育和培训：作为机器学习、药物研发和生物信息学等领域课程的实践案例，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研究不同模型在预测药物生物活性方面的表现，以及探索药物与生物靶点之间的关系，从而加速药物研发进程，提高药物研发的效率和成功率。
