分子间耦合性质预测数据集_Molecular_Coupling_Properties_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 耦合常数, 量子化学, 机器学习, 结构预测, 化学建模, 预测分析, 分子动力学
数据概述：
该数据集包含来自公开化学数据库和计算模拟的数据，主要用于预测分子间的耦合性质。数据集核心内容涉及分子结构信息、原子间耦合类型以及对应的耦合常数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态分子结构与性质数据集。
地理范围：数据涵盖了多种分子结构，没有特定的地理范围限制，为全球化学分子结构。
数据维度：数据集包含多种数据项，如分子名称、原子索引、原子类型、原子坐标、耦合类型、耦合常数等。
数据格式：主要以CSV格式存储，包括structures.csv（分子结构信息）、train.csv和test.csv（训练和测试数据，包含耦合类型和常数）、train_features.csv和test_features.csv（训练集和测试集的额外特征）以及scalar_coupling_contributions.csv（耦合贡献）。另外还包括PPTX演示文档、Jupyter Notebook代码文件、Python脚本和模型预测结果文件。
来源信息： 数据来源未明确具体数据库，但推测可能来自于公开的量子化学计算模拟或实验数据，数据集已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于分子性质预测、机器学习模型训练与评估，以及化学结构与性质关系的研究。
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：适用于量子化学、计算化学、材料科学等领域的学术研究，如分子结构与性质关系分析、耦合常数预测模型构建等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，尤其是在分子性质预测、化合物筛选等环节。
决策支持：支持化学领域的研究人员和工程师进行分子设计、性质预测和优化，从而加速新材料和新药物的开发。
教育和培训：作为计算化学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质的关系，以及预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构与耦合性质之间的定量关系，构建预测模型，并实现对分子性质的快速评估和优化。
