分子性质预测数据集MolecularPropertiesPredictionDataset-x2020dmzstfxca
数据来源：互联网公开数据
标签：分子性质, 化学信息学, 机器学习, QSAR, 分子描述符, 结构-活性关系, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于预测分子性质的化学结构描述符数据，记录了多种分子的详细结构信息及其对应的性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态分子结构数据库。
地理范围：数据涵盖全球范围内的化学分子，不限于特定地区。
数据维度：数据集包含超过150个分子描述符，如最大和最小EState指数、分子量、重原子分子量、部分电荷等，以及反应的官能团数量等。
数据格式：CSV格式，包含my_train.csv和my_test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于化学信息学领域，经过处理和特征提取，为机器学习模型提供了结构化输入。
该数据集适合用于分子性质预测、QSAR模型构建以及化学结构与活性关系的研究。
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：适用于化学信息学、药物设计和材料科学等领域的学术研究，如分子性质预测、结构-活性关系分析等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，特别是在筛选候选药物、预测材料性能等方面。
决策支持：支持药物研发和材料设计的决策制定，优化分子设计，加速研发流程。
教育和培训：作为化学信息学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解分子结构与性质之间的关系，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索分子结构与各种性质之间的定量关系，帮助用户实现分子性质的准确预测，优化分子设计。
