# 准备数据集 这一段要怎么写

准备数据集的过程涉及到数据收集、预处理和划分训练集、验证集和测试集等步骤。下面是一个示例来说明如何准备一个用于分子逆合成的数据集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 从文件或其他来源加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，包括特征工程、清洗、编码等步骤
# ...

# 划分输入特征和目标变量
X = data.drop(columns=['synthesis_route'])
y = data['synthesis_route']

# 划分训练集、验证集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 进一步的数据处理，如标准化、归一化等
# ...

# 返回划分好的数据集
return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test

在上述示例中，假设数据集存储在一个名为"data.csv"的文件中。首先使用pandas库的read_csv函数加载数据。然后进行数据预处理的步骤，根据具体需求进行特征工程、清洗和编码等操作。

接下来，通过drop函数将目标变量（合成路线）从输入特征中分离出来，得到输入特征矩阵X和目标变量向量y。

然后，使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中，test_size参数指定了测试集所占的比例，random_state参数用于设置随机种子，保证每次划分的结果都是一致的。

最后，可以进行进一步的数据处理，如标准化、归一化等操作，根据实际需要进行调整。

请注意，上述代码仅为一个示例，实际情况下需要根据具体的数据集和需求进行适当的修改和调整。