材料硬度预测数据集MaterialHardnessPrediction-pushpanjalisardar
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 机器学习, 物理性质, 结构性质, 回归分析, 密度, 原子特性, 性能预测
数据概述：
该数据集包含用于预测材料硬度的数据，记录了不同材料的电子结构、原子特性以及密度等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态材料属性数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖多种材料的物理化学性质。
数据维度：数据集包含多个特征，如总电子数、密度、平均电子数、价电子平均数、平均原子量、平均电离能、平均电负性、平均范德华半径、平均共价半径、平均电荷比、平均密度等，以及目标变量“Hardness”（硬度）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train(1).csv（训练集）、test(1).csv（测试集）、predictions.csv（预测结果）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析与模型训练。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于材料硬度预测、材料性能建模以及探索材料结构与性能之间的关系。
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，如材料性能预测模型构建、材料设计优化研究。
行业应用：为材料工程、制造业和产品设计行业提供数据支持，特别是在材料选择、性能评估和新材料开发方面。
决策支持：支持材料研究领域的决策制定和材料设计策略优化。
教育和培训：作为材料科学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料特性、预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索材料微观结构与宏观性能之间的关系，帮助用户实现材料性能的准确预测，辅助新材料的研发与设计。
