参赛链接：零基础入门 Ai 数据挖掘竞赛-速通 Baseline - 飞桨AI Studio星河社区
一、赛事背景
在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的深度和广度渗透到科研领域，特别是在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例，它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成，靶向降解目标蛋白质。本次大赛聚焦于运用先进的人工智能算法预测其降解效能，旨在激发参赛者创新思维，推动AI技术与化学生物学的深度融合，进一步提升药物研发效率与成功率，为人类健康事业贡献智慧力量。通过此次大赛，我们期待见证并孵化出更多精准、高效的分子性质预测模型，共同开启药物发现的新纪元。
二、赛事任务
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选手根据提供的demo数据集，可以基于demo数据集进行数据增强、自行搜集数据等方式扩充数据集，并自行划分数据。运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力，若DC50>100nM且Dmax<80% ，则视为降解能力较差（demo数据集中Label=0）；若DC50<=100nM或Dmax>=80%，则视为降解能力好（demo数据集中Label=1）。
三、跑通baseline
1.安装库
pip install lightgbm openpyxl2.跑baseline
# 1. 导入需要用到的相关库
# 导入 pandas 库，用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np
# 从 lightgbm 模块中导入 LGBMClassifier 类
from lightgbm import LGBMClassifier# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取训练集数据，文件名为 'traindata-new.xlsx'
train = pd.read_excel('./data/data280993/traindata-new.xlsx')
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取测试集数据，文件名为 'testdata-new.xlsx'
test = pd.read_excel('./data/data280993/testdata-new.xlsx')# 3 特征工程
# 3.1 test数据不包含 DC50 (nM) 和 Dmax (%)，将train数据中的DC50 (nM) 和 Dmax (%)删除
train = train.drop(['DC50 (nM)', 'Dmax (%)'], axis=1)# 3.2 将object类型的数据进行目标编码处理
for col in train.columns[2:]:if train[col].dtype == object or test[col].dtype == object:train[col] = train[col].isnull()test[col] = test[col].isnull()# 4. 加载决策树模型进行训练
model = LGBMClassifier(verbosity=-1)
model.fit(train.iloc[:, 2:].values, train['Label'])
pred = model.predict(test.iloc[:, 1:].values, )# 5. 保存结果文件到本地
pd.DataFrame({'uuid': test['uuid'],'Label': pred}
).to_csv('submit.csv', index=None)3.提交submit.csv
四、进阶代码
CatBoost学习
CatBoost是一个开源的梯度提升库，由俄罗斯的搜索引擎公司Yandex开发。它专为处理分类和回归任务而设计，尤其擅长处理具有大量类别特征（categorical features）的数据集。CatBoost的名称来源于“Categorical Boosting”，即对类别特征进行增强的算法。
为了提升catboost的效果，尝试了多种参数组合，以获得最优的参数效果。
# 5. 定义模型并进行参数优化
param_grid = {'iterations': [100, 500],'depth': [6, 8],'learning_rate': [0.01, 0.05],
}model = CatBoostClassifier(loss_function='Logloss', verbose=0)提交submit.csv
提高了不少。
