莫氏硬度回归数据集

莫氏硬度回归数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：莫氏硬度,材料科学,化学工程,机器学习,线性回归,随机森林,XGBoost,LightGBM,材料筛选,属性优化,材料设计

数据概述： 本数据集包含用于预测材料硬度的各类原子属性特征，如密度、原子量、电离能等。数据集旨在应用多种机器学习模型（线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM）来比较其性能，并识别影响硬度的关键特征。

数据用途概述： 该数据集适用于材料科学和化学工程领域的多种应用场景，包括材料筛选、优化材料性能以及指导材料设计。研究者可以利用此数据集进行材料评估、优化以及新型材料的研发工作，从而推动工业生产和科学研究的进展。