材料性质预测硬度数据集MaterialPropertyPredictionHardnessDataset-pushpanjalisardar
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, 密度, 原子特性, 硬度预测, 回归分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含用于预测材料硬度的数据，记录了不同材料的多种物理和化学性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，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，涵盖了不同材料的性质信息。
数据维度：数据集包括“id”（材料标识符），以及多种材料的原子结构、电子结构和密度相关的特征，如allelectrons_Total（总电子数）, density_Total（总密度），allelectrons_Average（平均电子数）等，目标变量为“Hardness”（硬度）。
数据格式：CSV格式，包含train(1).csv（训练集），test(1).csv（测试集），predictions.csv（预测结果，id和Hardness两列），sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的材料科学数据集，经过了标准化和处理，用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于材料性质预测和数据建模，特别是硬度预测相关的研究。
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、物理学和机器学习交叉领域的学术研究，例如材料性质预测、材料设计、结构-性质关系分析等。
行业应用：可以为材料工程、工业制造等行业提供数据支持，特别是在材料选择、性能优化和产品设计方面。
决策支持：支持材料研发领域的决策制定，例如新材料的筛选、性能评估和性能改进。
教育和培训：作为材料科学、数据科学和机器学习课程的实训素材，用于学生理解材料性质预测，学习数据分析和建模方法。
此数据集特别适合用于探索材料的原子结构、电子结构和密度等特征与硬度之间的关系，帮助用户实现材料硬度的准确预测，并深入理解材料的物理特性。
