分子性质预测训练数据集MolecularPropertyPredictionTrainingData-yuanlinqiu
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学信息学, 量子化学, 机器学习, 分子性质预测, 数据建模, 化学结构, 训练数据
数据概述：
该数据集包含用于训练分子性质预测模型的数据，记录了分子的结构特征和相关性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态分子结构与性质的集合。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了多种分子结构。
数据维度：数据集包含了多种分子结构描述符，如nAcid、ALogP、AMR等，以及各种原子、键的计数信息和结构描述符。同时，数据集中包含了用于训练模型的输出变量。
数据格式：CSV格式，文件名为X_train_data_792.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于分子性质预测研究，已进行结构标准化和特征提取处理。
该数据集适合用于分子性质预测、化学结构与性质关系研究以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于化学信息学、计算化学等领域的研究，如分子性质预测模型的开发、分子结构与性质关系的探索等。
行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，尤其是在预测化合物活性、筛选候选药物、优化材料性能等方面。
决策支持：支持化学品设计、合成和筛选过程中的决策制定，加速新材料和新药物的研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等相关课程的辅助材料，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特征与性质之间的定量关系，帮助用户构建预测模型，实现对分子性质的快速评估。
