材料性质预测数据集MaterialPropertyPrediction-yuseokjung
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 机器学习, 物理化学性质, 结构预测, 元素组成, 数据建模, 化学性质, 性能预测
数据概述：
该数据集包含来自材料科学研究的公开数据，记录了材料的物理化学性质与元素组成信息，主要用于预测材料的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态材料性质数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，覆盖了多种材料的性质数据。
数据维度：数据集包括多个指标，如ID、number_of_elements（元素数量）、mean_atomic_mass（平均原子质量）、wtd_mean_atomic_mass（加权平均原子质量）、gmean_atomic_mass（几何平均原子质量）、wtd_gmean_atomic_mass（加权几何平均原子质量）、entropy_atomic_mass（原子质量熵）、wtd_entropy_atomic_mass（加权原子质量熵）、range_atomic_mass（原子质量范围）、wtd_range_atomic_mass（加权原子质量范围）、std_atomic_mass（原子质量标准差）、wtd_std_atomic_mass（加权原子质量标准差）、mean_fie、wtd_mean_fie、gmean_fie、wtd_gmean_fie、entropy_fie、wtd_entropy_fie、range_fie、wtd_range_fie、std_fie、wtd_std_fie、mean_atomic_radius（平均原子半径）、wtd_mean_atomic_radius（加权平均原子半径）、gmean_atomic_radius（几何平均原子半径）、wtd_gmean_atomic_radius（加权几何平均原子半径）、entropy_atomic_radius（原子半径熵）、wtd_entropy_atomic_radius（加权原子半径熵）、range_atomic_radius（原子半径范围）、wtd_range_atomic_radius（加权原子半径范围）、std_atomic_radius（原子半径标准差）、wtd_std_atomic_radius（加权原子半径标准差）、mean_Density（平均密度）、wtd_mean_Density（加权平均密度）、gmean_Density（几何平均密度）、wtd_gmean_Density（加权几何平均密度）、entropy_Density（密度熵）、wtd_entropy_Density（加权密度熵）、range_Density（密度范围）、wtd_range_Density（加权密度范围）、std_Density（密度标准差）、wtd_std_Density（加权密度标准差）等，涵盖了材料的多种属性。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、sample_submission.csv等文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于材料科学相关研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于材料性质预测、材料设计优化和机器学习建模。
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、化学等领域的学术研究，如材料性能预测、成分-结构-性能关系研究等。
行业应用：可以为材料研发、制造业提供数据支持，特别是在新材料设计、性能优化、材料筛选等方面。
决策支持：支持材料研发领域的决策制定，如确定材料配方、预测材料性能等。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解材料性质和建模方法。
此数据集特别适合用于探索材料组成与性能之间的关系，帮助用户实现材料性能的预测、优化材料设计，并加速新材料的研发过程。
