材料属性预测训练数据集MaterialPropertyPredictionTrainingData-rthivajini
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 物理性质, 机器学习, 结构属性, 密度, 硬度, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于材料属性预测的结构化数据，记录了多种材料的电子结构、原子结构和物理性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态材料属性快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，涵盖了不同材料的物理性质，具有通用性。
数据维度：数据集包含以下字段：
id：材料的唯一标识符。
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：平均核电荷数比。
density_Average：平均密度。
Hardness：硬度。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。数据已进行标准化处理，可以直接用于机器学习模型的训练。
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、物理学和化学等领域的学术研究，例如材料性质预测、结构-性质关系研究等。
行业应用：可以为材料设计、工程应用等行业提供数据支持，例如预测新材料的性能、优化现有材料的配方等。
决策支持：支持材料研发和生产过程中的决策，帮助优化材料的选择和设计。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解材料的性质和预测方法。
此数据集特别适合用于探索材料的电子结构、原子结构与其物理性质之间的关系，并构建预测模型，从而实现对材料硬度等关键属性的预测。
