在化合物与激酶的结合亲和力的预测任务中，如何证明模型具有更好的预测性能？

在化合物与激酶的结合亲和力预测任务中，可以使用多个评价指标来证明模型具有更好的预测性能。

其中最常用的评价指标是均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），这两个指标评估了模型预测值与真实值之间的差异。

此外，还可以使用相关系数（R）和R^2值来评估模型的预测能力。相关系数表示模型预测值与真实值之间的线性相关度，R^2值则表示模型解释了多少方差。

另外，可以使用交叉验证的方法来评估模型的预测性能，通过将数据集划分为多个子集进行训练和测试，以评估模型的泛化能力。

最后，可以将模型的预测结果与其他已有的预测方法进行比较，以证明模型具有更好的预测性能。