我在药学领域工作，主要研究化学化合物，通过计算它们的化学性质或描述符，我们可以预测这些化合物的某些生物功能。我使用Python和R编程语言进行这项工作，同时也使用Weka机器学习工具。Weka提供了使用SVM和其他支持算法进行二元预测的功能。

示例数据集：训练集

Chem_ID   MW LogP HbD HbE IC50 Class_label  001    232  5    0   2    20    0  002    280  2    1   4    41    1  003    240  5    0   2    22    0  004    300  4    1   5    48    1  005    245  2    0   2    24    0  006    255  1    0   2    20    0  007    299  5    1   4    49    1

测试集

Chem_ID  MW   LogP HbD HbE IC50 Class_label    000   255  1    0   2    20    

在Weka中，有几种算法可以用来预测“class_label”，或者我们也可以预测特定的变量（我们通常预测“IC50”值）。scikit-learn或Python中的其他机器学习库是否具有这种能力？如果有，如何使用？谢谢。

回答：

是的，这是一个回归问题。有许多不同的模型可以解决回归问题，从简单的线性回归，到支持向量回归或决策树回归器（还有更多）。

它们的工作原理与二元分类器类似：你提供训练数据，并不是给出0/1标签，而是提供目标值进行训练。在你的情况下，你会将想要预测的特征作为目标值，并从训练数据中删除它。

简短示例：

target_values = training_set['IC50']training_data = training_set.drop('IC50')clf = LinearRegression()clf.fit(training_data, target_values)test_data = test_set.drop('IC50')predicted_values = clf.predict(test_data)