药物活性预测提交数据集DrugActivityPredictionSubmissionDataset-phanley
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点预测, 生物活性, 机器学习, 数据挖掘, 药物筛选, 药理学, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测任务的提交数据，记录了针对不同药物靶点的化合物活性预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于训练后的模型提交与评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的药物研发与生物活性研究。
数据维度：数据集包含一个CSV文件，包含sig_id（化合物的唯一标识符）和一系列药物靶点对应的活性预测值，共100多个靶点。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于药物研发相关竞赛或研究项目，用于评估模型的预测性能。
该数据集适合用于药物靶点预测、生物活性分析以及机器学习模型的性能评估。
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，如药物靶点预测模型构建、药物活性机制分析等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物发现和药物安全性评估方面。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，例如优化药物筛选流程、评估药物的潜在疗效等。
教育和培训：作为药物研发、机器学习和数据科学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测。
此数据集特别适合用于评估和比较不同药物活性预测模型的性能，从而提升药物研发效率和成功率。
