分子性质预测数据集MolecularPropertyPredictionDataset-clecust1
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学信息学, 机器学习, 药物发现, 分子描述符, 结构预测, 数据挖掘, 量化结构-活性关系
数据概述：
该数据集包含从化学信息学领域收集的分子结构与性质相关数据，用于预测分子的各种物理化学性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于化学研究领域，不涉及特定地理范围。
数据维度：数据集包含大量的分子描述符，例如：MP、ABC、ABCGG、nAromAtom、nAromBond等，以及多种ATS、AATS、ATSC等类型的描述符，共计数百个特征，用于表征分子的结构特性。
数据格式：CSV格式，文件名为2_DataAfterProcessing_ALL.csv及其它类似文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据经过处理，包含“WithoutUniform”和“DataAfterProcessing”两种处理方式，具体处理细节未明确说明。
该数据集适合用于研究分子结构与性质之间的关系，以及利用机器学习模型进行性质预测。
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、药物发现和材料科学等领域的研究，如预测分子的溶解度、活性、毒性等性质。
行业应用：为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，尤其在虚拟筛选、结构优化等环节具有重要价值。
决策支持：支持化学家和研究人员进行分子设计和筛选，加速新物质的发现过程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解分子性质预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的定量关系，构建预测模型，从而加速新药研发和新材料的发现。
