Datawhale机器学习day-1
赛题
在当今科技日新月异的时代,人工智能(AI)技术正以前所未有的深度和广度渗透到科研领域,特别是在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例,它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成,靶向降解目标蛋白质。本次大赛聚焦于运用先进的人工智能算法预测其降解效能,旨在激发参赛者创新思维,推动AI技术与化学生物学的深度融合,进一步提升药物研发效率与成功率,为人类健康事业贡献智慧力量。通过此次大赛,我们期待见证并孵化出更多精准、高效的分子性质预测模型,共同开启药物发现的新纪元。
赛题分析
【训练分子性质分类预测模型】
运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力,
分类为 降解能力较差/降解能力好 两种结论
评价指标
本次竞赛的评价标准采用f1_score,分数越高,效果越好
处理流程
在解决机器学习问题时,一般会遵循以下流程:
思考:这里为什么选择机器学习算法?为什么不考虑深度学习?
在许多机器学习问题中,特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征,那么机器学习算法也能够表现很好。深度学习在某种程度上可以自动学习特征,但对于特定问题,手动设计特征可能会更有效。
思考:这里从逻辑回归和决策树中选择,哪一个模型更加合适?
-
决策树能够处理非线性关系,并且可以自动捕获特征之间的交互作用。
-
它可以生成可解释的规则,有助于理解模型如何做出决策。
-
决策树能够处理不同类型的特征,包括分类和数值型。
代码:
# 1. 导入需要用到的相关库
# 导入 pandas 库,用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库,用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np
# 从 lightgbm 模块中导入 LGBMClassifier 类
from lightgbm import LGBMClassifier# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取训练集数据,文件名为 'traindata-new.xlsx'
train = pd.read_excel('./data/data280993/traindata-new.xlsx')
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取测试集数据,文件名为 'testdata-new.xlsx'
test = pd.read_excel('./data/data280993/testdata-new.xlsx')# 3 特征工程
# 3.1 test数据不包含 DC50 (nM) 和 Dmax (%),将train数据中的DC50 (nM) 和 Dmax (%)删除
train = train.drop(['DC50 (nM)', 'Dmax (%)'], axis=1)# 3.2 将object类型的数据进行目标编码处理
for col in train.columns[2:]:if train[col].dtype == object or test[col].dtype == object:train[col] = train[col].isnull()test[col] = test[col].isnull()# 4. 加载决策树模型进行训练
model = LGBMClassifier(verbosity=-1)
model.fit(train.iloc[:, 2:].values, train['Label'])
pred = model.predict(test.iloc[:, 1:].values, )# 5. 保存结果文件到本地
pd.DataFrame({'uuid': test['uuid'],'Label': pred}
).to_csv('submit.csv', index=None)
处理流程
-
导入库:首先,导入需要用到的库,包括
pandas
(用于数据处理和分析)和LGBMClassifier
(决策树分类器)等。 -
读取数据:代码通过使用
pd.read_excel
函数从文件中读取训练集和测试集数据,并将其存储在traindata-new.xlsx
和testdata-new.xlsx
两个数据框中。 -
特征工程:
- test
数据不包含 DC50 (nM)
和 Dmax (%)
,将train
数据中的 DC50 (nM)
和 Dmax (%)
删除。
4.LGB树模型训练和预测:
- 创建了一个 LGBMClassifier
的实例,即LGB分类器。
- 使用 fit
函数对训练集中的特征和目标进行拟合,训练了决策树模型。
- 对测试集使用已训练的模型进行预测,得到预测结果。
- 将预测结果和相应的 uuid
组成一个DataFrame,并将其保存到 submit.csv
文件中。
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使用 App Store Connect API 生成和读取分析报告
文章目录 前言安装 API Swift SDK配置 API Swift SDK生成分析报告获取所有可用的报告获取报告的分段下载分段的数据总结 前言 Apple 最近推出了50多个新的分析报告,其中包含数百个新的数据点和指标,以帮助开发者了解他们的应用程序的表现情况。 这些报…...
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自动发现的艺术:Eureka服务注册与发现深度解析
# 自动发现的艺术:Eureka服务注册与发现深度解析 在微服务架构中,服务实例的动态注册与发现是实现服务间解耦的关键技术。Netflix Eureka作为业界广泛使用的服务发现框架,提供了服务注册与发现的优雅解决方案。本文将深入探讨如何在Eureka中…...
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无人机热成像分析图谱原理
一、热成像原理 热成像,也称为红外热成像或红外成像,是一种利用红外辐射(通常指的是热辐射)来获取物体表面温度分布信息的成像技术。在无人机上集成热成像传感器,可以远程捕获并分析目标物体的热特征,不受…...
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机器学习 C++ 的opencv实现SVM图像二分类的训练 (二)【附源码】
本节讲机器学习 C 的opencv实现SVM图像二分类的训练,下节讲测试: 数据集合data内容如下: 下载地址为:https://download.csdn.net/download/hgaohr1021/89506900 #include <stdio.h> #include <time.h> #include…...
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linux中的各种指令
按文件的大小进行查找 find / usr -size 100M 在home路径下创建txt文件 touch test.txt 查看test.txt文件中的内容: cat test.txt通过指令pwd可以查看当前所处路径。 切换超级用户的指令: su - root 离开时可以使用指令:exit grep指…...
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NBA总决赛揭幕体育博彩业寄望篮球盛宴提振业绩
智通财经APP获悉,随着周四晚上NBA总决赛的揭幕,波士顿凯尔特人队正准备迎战达拉斯小牛队,争夺篮球界的最高荣誉。这场七场四胜制的较量不仅在球场上备受瞩目,更在体育博彩界引发了热潮。BetMGM的首席营收官马特普雷沃斯特表示:“NBA总决赛是年度体育赛事的重头戏,它吸引了…...
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用户接入和认证技术
一、用户接入和认证配置 称为网络接入控制,通过对接入网络的客NAC (Network Admission Control)户端和用户的认证保证网络的安全,是一种“端到端”的安全技术。包括802.1x认证、MAC认证与Portal认证。 二、三种认证方式简介 1、Portal认证 Portal认证通…...
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gpt-4o继续迭代考场安排程序 一键生成考场清单
接上两篇gpt-4o考场安排-CSDN博客,考场分层次安排,最终exe版-CSDN博客 当然你也可以只看这一篇。 今天又添加了以下功能,程序见后。 1、自动分页,每个考场打印一页 2、添加了打印试场单页眉 3、添加了页脚 第X页,…...
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2024/5/28 P1247 取火柴游戏
取火柴游戏 题目描述 输入 k k k 及 k k k 个整数 n 1 , n 2 , ⋯ , n k n_1,n_2,\cdots,n_k n1,n2,⋯,nk,表示有 k k k 堆火柴棒,第 i i i 堆火柴棒的根数为 n i n_i ni;接着便是你和计算机取火柴棒的对弈游戏。取的规则如下&…...
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使用 Python 发送 TRON-USDT 和 TRX 交易
文章目录 一、前提准备1.1 环境设置1.2 获取钱包地址和私钥二、发送USDT(TRC-20)交易2.1 流程2.2 USDT交易脚本三、发送TRX交易3.1 流程3.2 TRX交易脚本四、注意事项4.1 注意事项4.2 改进后的USDT和TRX交易脚本本文档介绍如何使用Python和tronpy库发送TRON网络上的USDT(TRC-…...
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AWS安全性身份和合规性之Identity and Access Management(IAM)
通过AWS Identity and Access Management(IAM),您可以指定谁或什么能够访问AWS中的服务和资源、集中管理精细权限,并分析访问权限以优化跨AWS的权限。 比如一家软件开发公司需要在AWS上创建多个开发人员账户,并对其进…...