化学物质熔点预测数据集ChemicalSubstancesMeltingPointPrediction-clecust
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 熔点预测, SMILES, 分子结构, 材料科学, 数据挖掘, 机器学习, 结构-性质关系
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的化学物质数据，记录了多种化学物质的CAS号、SMILES字符串以及对应的熔点（MP）数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的化学物质，涵盖多种化合物。
数据维度：数据集包括CAS号（化学物质注册号）、SMILES字符串（简化分子线性输入规范，用于描述分子结构）和MP（熔点，以数值形式给出）三个主要数据项。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：0_totalMPdata_final.csv和CAS_SMILES_MP.csv，均为结构化数据，易于处理和分析。
来源信息：数据来源于化学数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于材料科学、化学信息学等领域的研究，以及熔点预测模型的构建。
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：适用于化学物质性质预测、分子结构与性质关系的研究，如熔点预测模型的构建、分子设计等。
行业应用：可为化学、材料科学等行业提供数据支持，例如新材料研发、化工产品性能预测等。
决策支持：支持新材料研发过程中的快速筛选和性能评估，从而加速研发流程。
教育和培训：作为化学、材料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分子结构与性质的关系，以及机器学习在化学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构与熔点之间的定量关系，帮助用户实现对化学物质熔点的准确预测，进而优化材料设计和筛选流程。
