量子化学分子间耦合常数预测提交数据集QuantumChemistryMolecularCouplingConstantPredictionSubmissionDataset-roydatascience
数据来源：互联网公开数据
标签：量子化学, 分子模拟, 耦合常数, 机器学习, 预测模型, 数据建模, 物理化学, 科学计算
数据概述：
该数据集包含来自量子化学计算模拟的数据，记录了分子间耦合常数的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为模型预测结果的静态集合。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于广泛的分子体系建模。
数据维度：包括“id”（预测结果的唯一标识符）和“scalar_coupling_constant”（标量耦合常数，数值型）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，易于数据分析和模型提交。
来源信息：数据来源于量子化学计算模拟，经过预处理，用于模型预测结果的提交。
该数据集适合用于机器学习模型的训练和测试，特别是用于预测分子间相互作用的标量耦合常数。
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：适用于量子化学、分子动力学模拟等领域的学术研究，如新型材料设计、药物研发中的分子性质预测等。
行业应用：可以为化学、材料科学、药物研发等行业提供数据支持，特别是在分子性质预测、结构优化等方面。
决策支持：支持科研人员在分子设计和模拟中做出数据驱动的决策，提高研究效率。
教育和培训：作为物理化学、计算化学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习方法。
此数据集特别适合用于评估和优化预测模型，从而提升对分子间相互作用的理解和预测能力。
