高分子材料带隙预测数据集PolymerBandgapPredictionDataset-ishwaryamm20b025
数据来源：互联网公开数据
标签：高分子材料, 材料科学, 带隙预测, 机器学习, 数据建模, 结构特征, 光电特性, 深度学习
数据概述：
该数据集包含高分子材料的结构特征和带隙值，用于预测高分子材料的带隙大小。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地域限制，可能涵盖多种高分子材料。
数据维度：数据集包括“id”（样本编号）、“polymer”（高分子材料名称），以及多种结构特征，如“fp_mqns_1”到“fp_mqns_42”等，以及“fp_smrVsa_1”到“fp_smrVsa_10”等，还有“fp_slogPVsa_1”到“fp_slogPVsa_6”等，和最终的带隙值。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于材料科学领域的研究，特别是关于高分子材料特性预测和机器学习模型的应用。
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：适用于材料科学、化学、物理等领域的学术研究，如高分子材料的结构与性能关系研究、带隙预测模型优化等。
行业应用：可以为材料工程、光电子器件设计等行业提供数据支持，特别是在新型材料研发、性能优化等方面。
决策支持：支持材料设计与筛选过程中的决策制定，加速新材料的研发进程。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料特性和预测模型。
此数据集特别适合用于探索高分子材料结构特征与带隙之间的内在联系，帮助用户构建预测模型，实现对材料性能的快速评估和优化。
