化合物溶解度预测数据集CompoundSolubilityPredictionDataset-totn1410
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 药物研发, 分子性质, 溶解度, 机器学习, SMILES, 数据建模, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的化合物分子溶解度数据，旨在用于预测化合物在特定溶剂中的溶解度。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：数据未限定地理范围，化合物来源于全球范围内的化学研究。
数据维度：数据集包含化合物的SMILES字符串（表示分子结构）、溶解度目标值（target或y，表示溶解度，数值型）以及部分数据集的ID信息。
数据格式：CSV格式，包含四个独立的文件：HIV.csv、esol.csv、freesolv.csv和hppb.csv，分别对应不同的数据集来源。
来源信息：数据集来源于化学信息学和药物研发领域，数据经过整理，便于进行机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于化合物溶解度预测、分子性质预测以及机器学习模型的开发和验证。
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、药物研发领域的学术研究，例如，探索分子结构与溶解度之间的关系，开发新的溶解度预测模型。
行业应用：可以为药物研发、化学品设计等行业提供数据支持，例如，预测候选药物的溶解度，优化药物配方设计。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物筛选和优化，加速药物研发进程。
教育和培训：作为化学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分子性质预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索化合物的结构与溶解度之间的关系，构建和评估溶解度预测模型，从而加速药物研发和化学品设计过程。
