在本章中,研究QSAR的数据集来自于同一实验室发表的一篇欧洲药物化学杂志,收集了化合物名称、分子式、分子量、结构及其相应的生物活性数据,共有51个嘧啶类化合物 。扩写、仔细描述这句话,不要太笼统
时间: 2024-06-09 14:09:27 浏览: 21
在本章中,我们研究QSAR(Quantitative Structure-Activity Relationship,定量构效关系)的数据集。该数据集来源于欧洲药物化学杂志上一篇同一实验室发表的研究论文。该数据集包含了51种嘧啶类化合物的相关信息,包括其化合物名称、分子式、分子量、结构以及相应的生物活性数据。这些化合物都是由该实验室进行研究和开发的。因此,该数据集中的化合物都具有相同的来源和研究背景,能够提高研究的可靠性和准确性。
相关问题
1. 加载fashion-mnist数据集(第3章中有介绍),将其分为一个训练集、一个验证集和一
测试集。这可以通过使用sklearn库中的`train_test_split`函数来实现。
首先,我们需要先加载fashion-mnist数据集。可以通过使用`from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist`来引入fashion-mnist数据集。然后,使用`load_data()`函数将数据集加载到变量中,例如`(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()`。
然后,我们可以使用`train_test_split`函数来将数据集分为训练集、验证集和测试集。`train_test_split`函数通过传递参数来指定要分割的数据和测试集的大小。例如,可以使用下面的代码将数据集分成70%的训练集和30%的测试集和验证集:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.3, random_state=42)
```
在上面的代码中,`x_train`和`y_train`是之前加载的训练集,`x_val`和`y_val`是分割后的验证集,`x_test`和`y_test`是之前加载的测试集。`test_size`参数指定了测试集和验证集大小的比例,这里是30%。`random_state`参数用来控制数据集的随机性。
最后,你可以继续使用这些分割后的数据集进行模型的训练和测试。
实验室管理系统第一章本章小结
在实验室管理系统第一章中,我们介绍了实验室管理系统的基本概念和目标,以及系统所包含的模块和功能。我们还介绍了系统的用户角色和权限,以及系统的技术架构和开发工具。最后,我们简要介绍了系统的开发流程和项目管理方法。
通过本章的学习,我们了解了实验室管理系统的整体框架和设计思路,为后续的开发工作奠定了基础。在接下来的章节中,我们将逐步深入探讨系统的各个模块和功能,以及实现的具体方法和技术。
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