材料科学超导材料成分与性能预测数据集MaterialsScienceSuperconductingMaterialCompositionandPerformancePredictionDataset-benediktkaltenbach
数据来源：互联网公开数据
标签：超导材料, 材料科学, 机器学习, 物理性质, 成分分析, 性能预测, 数据建模, 元素属性
数据概述：
该数据集包含超导材料的成分信息及其物理性质数据，旨在用于超导材料的性能预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态材料属性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖多种超导材料的成分与性质。
数据维度：数据集包含多个特征，主要分为两类：
1. 成分相关特征：包括材料中各元素的原子量、原子半径、密度等相关属性的均值、加权均值、几何均值、加权几何均值、熵、加权熵、范围、加权范围、标准差、加权标准差等。
2. 性能相关特征：包括材料的平均自由电子特性（mean_fie）等。
数据格式：CSV格式，文件名为superconduct_train(2).csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于材料科学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于材料科学领域的研究，特别是超导材料的性能预测，以及相关的数据建模和机器学习技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于材料科学、物理学等领域的学术研究，例如超导材料的成分与性能关系研究，以及机器学习模型在材料设计中的应用。
行业应用：可为超导材料的研发提供数据支持，尤其是在新材料设计、性能优化等方面。
决策支持：支持材料研发领域的决策制定，以及材料性能预测模型的构建和优化。
教育和培训：作为材料科学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料的特性及其预测方法。
此数据集特别适合用于探索材料成分与超导性能之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化材料设计，并加速新材料的研发进程。
