In the code we:
- import python libraries and functions
- Load and clean the data in the 'smiles_data.csv' file using pandas. I'll avoid details here since it's already described in the code comments.
- Convert the molecules column of the pandas dataframe from strings to RDKit objects. So we are now using RDKit
- Performed machine learning using a Keras LSTM, using the molecule strings converted to numpy as input (we are not using RDKit here)
- There are some labels, but I can't tell what they are without seeing the data but I presume they are molecule names

The code appears cut off at model fit. 

Normally we would continue by calling the model fit method, then scoring on the test set. But that part has been cut off from the above code.

We also convert to RDKit but never use it, which hints at more missing code.

Finally we seem to be using strings, converted to a numpy array, directly as input to a machine learning model. Normally you should convert it to a better numerical representation first. This could be done by tokenizing the string, converting to numbers, or to categories.
ในโค้ดเรา: - นำเข้าไลบรารีและฟังก์ชันของ Python - โหลดและล้างข้อมูลในไฟล์ 'smiles_data.csv' โดยใช้แพนด้า ฉันจะหลีกเลี่ยงรายละเอียดที่นี่เนื่องจากมีการอธิบายไว้ในความคิดเห็นของโค้ดแล้ว - แปลงคอลัมน์โมเลกุลของ dataframe ของ pandas จากสตริงเป็นวัตถุ RDKit ตอนนี้เรากำลังใช้ RDKit - การเรียนรู้ของเครื่องที่ดำเนินการโดยใช้ Keras LSTM โดยใช้สตริงโมเลกุลที่แปลงเป็นตัวเลขเป็นอินพุต (เราไม่ได้ใช้ RDKit ที่นี่) - มีป้ายกำกับอยู่บ้าง แต่ฉันไม่สามารถบอกได้ว่ามันคืออะไรโดยไม่เห็น data แต่ฉันคิดว่ามันเป็นชื่อโมเลกุล โค้ดปรากฏขึ้นถูกตัดออกเมื่อโมเดลพอดี โดยปกติเราจะเรียกวิธี model fit ต่อไป จากนั้นจึงให้คะแนนชุดทดสอบ แต่ส่วนนั้นถูกตัดออกจากโค้ดด้านบน นอกจากนี้เรายังแปลงเป็น RDKit แต่ไม่เคยใช้เลย ซึ่งบ่งบอกถึงโค้ดที่ขาดหายไป ในที่สุด ดูเหมือนว่าเราจะใช้สตริงที่แปลงเป็นอาร์เรย์ numpy โดยตรงเป็นอินพุตไปยังโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยปกติคุณควรแปลงเป็นการแสดงตัวเลขที่ดีกว่าก่อน ซึ่งสามารถทำได้โดยการแปลงสตริงให้เป็นโทเค็น แปลงเป็นตัวเลข หรือเป็นหมวดหมู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence