超导体材料性能预测数据集-2021-munumbutt

超导体材料性能预测数据集-2021-munumbutt 数据来源：互联网公开数据 标签：超导体,材料科学,预测模型,特征提取,关键温度,机器学习,数据科学

数据概述： 本数据集包含21,263种超导体材料的81个特征参数以及第82列的关键温度数据。数据来源于UCI机器学习库（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/superconductivty+data），旨在通过这些特征参数预测超导体材料的关键温度。

数据用途概述： 该数据集适用于超导体材料性能预测、特征分析、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以利用此数据开发预测模型，以优化超导体材料的设计；材料科学家可以借助数据深入理解影响超导体性能的关键因素；教学人员可以用作教学示例，帮助学生掌握机器学习和材料科学的基本知识。此外，该数据集也为相关领域的科研人员提供了宝贵的数据资源，支持科学研究与技术开发。