分子热力学性质预测数据集MolecularThermodynamicsPropertyPrediction-leinbnb
数据来源：互联网公开数据
标签：分子性质, 热力学, 物性预测, 分子结构, 数据建模, 机器学习, 化学, 结构-性质关系
数据概述：
该数据集包含来自公开化学数据库的分子结构与热力学性质相关数据，用于研究分子结构与热力学性质之间的关系，特别关注于预测分子的热力学性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，用于分子性质建模分析。
地理范围：数据涵盖了不同类型的分子，其来源分布广泛，不限于特定区域。
数据维度：数据集包含分子相关的结构信息（如分子式），以及与分子相关的热力学性质数据。具体字段包括group_id，以及代表不同分子特性的G1至G221等指标，以及temp和Cp。
数据格式：CSV格式，文件名为combined10000.csv，易于数据分析和机器学习模型的构建。
该数据集源自于化学领域，经过了结构化整理，适合用于建立分子性质预测模型。
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、材料科学和相关领域的学术研究，如分子性质预测、材料设计、化学反应模拟等。
行业应用：为化学工业、制药行业提供数据支持，特别是在新材料研发、化工产品设计、工艺优化等方面。
决策支持：支持化学品性质评估、风险评估和产品开发流程中的决策制定。
教育和培训：作为化学、数据科学和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子性质预测和建模方法。
此数据集特别适合用于探索分子结构与热力学性质之间的关系，进行热力学性质的预测模型构建，从而实现对分子性质的快速评估和预测。
