分子结构logP预测训练数据集MolecularStructurelogPPredictionTrainingDataset-andrekatasonov
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, logP值, 机器学习, 化学信息学, 预测模型, 结构-性质关系, 药物研发, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的分子结构信息，记录了分子的SMILES字符串表示及其对应的logP值，适用于构建和评估logP值预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖了多种化学分子，无特定地理范围限制。
数据维度：包括SMILES字符串（分子结构的标准表示）和logP值（衡量分子脂溶性的指标）两个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train1.csv，便于化学信息学研究和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开化学数据库，已进行结构化处理，便于模型训练。
该数据集适合用于化学信息学研究、药物研发以及构建logP值预测模型。
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：适用于化学信息学、药物设计和材料科学等领域的研究，例如探索分子结构与logP值之间的关系，构建预测模型，并进行模型评估。
行业应用：为药物研发、化学品设计等行业提供数据支持，尤其在预测药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）性质方面具备实用价值。
决策支持：支持药物研发过程中先导化合物的筛选和优化，从而加速药物发现过程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握分子性质预测的建模方法。
此数据集特别适合用于构建和验证logP值预测模型，从而为药物研发和化学品设计提供有价值的参考。
