材料性质预测数据集MaterialPropertiesPredictionDataset-dennisprathyushpaul
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 预测模型, 机器学习, 材料特性, 结构属性, 数据分析, 晶体结构, 电子结构
数据概述：
该数据集包含来自材料科学领域的数据，记录了不同材料的结构和性质信息，主要用于材料性质的预测和分析。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数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖多种材料的性质信息。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：Synthesizable（可合成性），Material ID（材料ID），Formula（化学式），Crystal System（晶体结构），Space Group Symbol（空间群符号），Space Group Number（空间群编号），Sites（原子位点），Energy Above Hull（高于凸包的能量），Formation Energy（形成能），Predicted Stable（预测稳定性），Volume（体积），Density（密度），Band Gap（带隙），Is Gap Direct（带隙是否直接），Is Metal（是否为金属），Magnetic Ordering（磁性排序），Total Magnetization（总磁化强度）。
数据格式：CSV格式，文件名为MPdatacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的材料科学数据库或研究项目。该数据集适合用于材料性质预测、材料设计和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、凝聚态物理等领域的学术研究，如材料性质预测模型的构建、材料性能与结构关系的探索等。
行业应用：可以为材料研发、工程设计等行业提供数据支持，尤其在新型材料的筛选、性能优化等方面。
决策支持：支持材料设计领域的决策制定，例如，基于数据预测的材料选择，加快新材料研发的流程。
教育和培训：作为材料科学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料性质和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索材料结构与性质之间的内在联系，帮助用户构建预测模型、优化材料设计，并加速新材料的研发进程。
