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MoleculeNet是一个专门用于测试分子属性机器学习方法的基准测试。它包含多个数据集集合，并集成到DeepChem开源包中。数据集来源于多个公共数据库，包含超过700,000种化合物，测试了多种机器学习模型在不同特征化方法下的性能，结果以AUC-ROC、AUC-PRC、RMSE和MAE分数报告。

原始信息汇总

MoleculeNet Benchmark 数据集概述

数据集简介

MoleculeNet 是一个专门为测试分子性质的机器学习方法而设计的基准。该基准整合了多个公开数据库，目前包含超过700,000个化合物，测试了多种不同的性质。数据集的性能评估基于 AUC-ROC、AUC-PRC、RMSE 和 MAE 分数。

数据集配置

数据集包含多个配置，每个配置对应不同的数据文件路径和分割方式。

配置列表

• bace_new

  • 测试集路径: data2/bace/test.csv
  • 验证集路径: data2/bace/valid.csv

• bbbp_new

  • 测试集路径: data2/bbbp/test.csv
  • 验证集路径: data2/bbbp/valid.csv

• clintox_new

  • 测试集路径: data2/clintox/test.csv
  • 验证集路径: data2/clintox/valid.csv

• hiv_new

  • 测试集路径: data2/hiv/test.csv
  • 验证集路径: data2/hiv/valid.csv

• sider_new

  • 测试集路径: data2/sider/test.csv
  • 验证集路径: data2/sider/valid.csv

• tox21_new

  • 测试集路径: data2/tox21/test.csv
  • 验证集路径: data2/tox21/valid.csv

• chembel-20-captioning

  • 测试集路径: ChEBI-20_data_captioning/test.csv
  • 验证集路径: ChEBI-20_data_captioning/val.csv

• chembel-20-choice

  • 测试集路径: ChEBI-20_data_choice/test.csv
  • 验证集路径: ChEBI-20_data_choice/val.csv