分子结构异常检测数据集MolecularStructureOut-of-DistributionDetectionDataset-lorene123
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 异常检测, 化学信息学, 机器学习, SMILES, 指纹特征, 药物发现, 分子建模
数据概述：
该数据集包含用于分子结构异常检测的数据，记录了分子的SMILES字符串表示及其相关的指纹特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为用于模型训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了通用的分子结构信息。
数据维度：数据集包含SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System，简化分子线性输入规范）字符串，以及79个指纹特征（fp_1到fp_89），用于描述分子的结构特性。
数据格式：CSV格式，共包含4个CSV文件，分别命名为train.csv, val_id.csv, val_ood.csv, test.csv。其中val_id.csv代表验证集（in-distribution），val_ood.csv代表验证集（out-of-distribution）。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构表明其可能用于机器学习模型的训练和评估，特别是在分子结构异常检测领域。该数据集通常用于评估模型在识别与训练数据分布不同的分子结构方面的性能。
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、药物发现领域的学术研究，例如分子结构异常检测、新药研发中的结构筛选、以及分子性质预测等。
行业应用：可以为药物研发公司、化学数据库提供数据支持，特别是在化合物筛选、毒性预测、以及分子设计方面。
决策支持：支持药物研发过程中的分子结构优化，帮助研究人员快速识别异常分子，从而加速新药的研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索分子结构与指纹特征之间的关系，以及评估不同异常检测算法的性能，帮助用户开发和优化用于分子结构分析的模型。
