矿物硬度预测数据集MineralHardnessPredictionDataset-firmanhasibuan1
数据来源：互联网公开数据
标签：矿物学，硬度预测，材料科学，机器学习，物理性质，化学成分，数据分析，回归分析
数据概述：
该数据集包含矿物材料的物理化学性质信息，用于预测矿物的硬度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球矿物材料研究。
数据维度：数据集包含多个特征，如：id（矿物ID），allelectrons_Total（总电子数），density_Total（总密度），allelectrons_Average（平均电子数），val_e_Average（平均价电子数），atomicweight_Average（平均原子量），ionenergy_Average（平均电离能），el_neg_chi_Average（平均电负性），R_vdw_element_Average（平均范德华半径），R_cov_element_Average（平均共价半径），zaratio_Average（平均核电荷比）和density_Average（平均密度）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的矿物数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于材料科学和机器学习领域的研究，特别是用于建立矿物硬度预测模型。
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、矿物学和机器学习交叉领域的学术研究，如矿物硬度预测模型构建、性质与硬度关系分析等。
行业应用：为矿物材料行业提供数据支持，尤其在材料设计、性能预测等方面。
决策支持：支持矿物材料的研发和应用，例如在工程建设和资源勘探中提供决策依据。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解材料性质与硬度之间的关系。
此数据集特别适合用于探索矿物材料的物理化学性质与其硬度之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化材料设计。
