deepchem - 使用 DeepChem 进行分子机器学习
使用 DeepChem 加载分子和生物数据、生成特征、训练模型、评估预测并运行基准工作流。
标签
更新于: 2026-10-03能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 加载分子数据集
- 生成分子和序列特征
- 按分子骨架划分数据
- 训练分子机器学习模型
- 运行 MoleculeNet 基准
- 微调预训练模型
- 评估模型预测结果
- 预测分子属性
输入
- 分子数据文件
- SMILES 字符串
- SDF 文件
- 蛋白质或 DNA 序列
- 任务定义
- 模型配置
- 预训练模型标识符
输出
- 分子特征
- 处理后的数据集
- 训练好的模型
- 属性预测结果
- 评估指标
要求
- Python 环境
- DeepChem 库