分子间耦合常数预测提交数据集MolecularCouplingConstantPredictionSubmissionDataset-mrkmakr
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 分子模拟, 量子化学, 机器学习, 耦合常数, 结构预测, 数据建模, 科学计算
数据概述：
该数据集包含来自分子结构模拟的耦合常数预测结果，用于支持化学分子性质预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据涵盖了化学分子结构模拟的通用场景，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包括“id”（耦合常数的唯一标识符）和“scalar_coupling_constant”（标量耦合常数值）两个字段，适用于回归分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_type.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于化学分子模拟研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于化学性质预测、分子结构分析以及机器学习模型训练和评估。
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：适用于量子化学、计算化学等领域的学术研究，如分子间相互作用分析、耦合常数预测模型的优化等。
行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在分子结构设计和性质预测方面。
决策支持：支持化学领域的研究人员进行分子性质的快速评估和预测，辅助实验设计。
教育和培训：作为化学、物理化学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与标量耦合常数之间的关系，帮助用户实现分子性质的预测和分析。
