给我一个可以用于AIDD CADD分析回归的药物分子数据集和复杂的代码

以下是一个可以用于AIDD CADD分析回归的药物分子数据集的复杂代码示例，其中使用了多个模型进行比较和交叉验证：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 导入数据集
data = pd.read_csv('DrugMatrix.csv')

# 选择特征和目标变量
features = ['MW', 'LogP', 'NumHDonors', 'NumHAcceptors']
target = 'Cmax'

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[features], data[target], test_size=0.2, random_state=0)

# 定义回归模型
models = [
    LinearRegression(),
    Ridge(alpha=0.5),
    Lasso(alpha=0.5),
    DecisionTreeRegressor(),
    RandomForestRegressor(n_estimators=100)
]

# 定义评估指标
scoring = 'neg_mean_squared_error'

# 比较不同模型的性能
for model in models:
    scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring=scoring)
    print(str(model))
    print('Mean Squared Error:', scores.mean())

# 训练最佳模型并预测测试集
best_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
best_regressor.fit(X_train, y_train)
predictions = best_regressor.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print('Mean Squared Error:', mse)

该代码将数据集分为训练集和测试集，并使用线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归和随机森林回归模型进行比较。使用交叉验证评估每个模型的性能，并选择随机森林回归作为最佳模型进行训练和预测。最后，使用均方误差评估模型的性能。