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选择特征的好坏

"Int_ddG_mover" 是 InterfaceDdGMover 类型的 mover，用于计算蛋白质蛋白质接口上进行的突变引起的 ddG（自由能变化）值，即突变后蛋白质相互作用的变化。在 Rosetta 软件套件中，"repack" 是一个常用的术语，用于描述对蛋白质的侧链进行重新打包的操作。最后一个mover操作是在BackrubProtocol中定义的，该协议定义了一系列的backrub

dataframe 数据合并（concat函数） 10月31日追加 iloc[0]、loc[:,' ']

concatenation的意思

np.corrcoef()函数学习

警告的具体内容 "ConstantInputWarning" 表示输入的变量在整个数据集中都是常数，也就是说没有变异性。在计算 Pearson 相关系数时，这样的常数输入变量会导致分母为零，从而无法进行计算。在这种情况下，警告是由于计算 Pearson 相关系数时出现了常数输入变量（constant input variables）。经过检查：发现模型不管输入什么输出的预测结果都是一样的，所以导致

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一种常见的做法是尝试不同的 dropout rate，通过交叉验证或验证集的表现来选择最合适的 dropout rate。另外，还应该注意不要将 dropout rate 设置得过高，过高的 dropout rate 可能会导致信息丢失过多，模型的训练效果下降。：如果模型非常复杂，例如层数很多或者节点数很大，容易过拟合，可以选择较高的 dropout rate，如 0.5 或更高。：对于较小的数据

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