化学分子结构预测数据集ChemicalMoleculeStructurePrediction-x2020eub
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学, 预测, 机器学习, 数据集, 结构分析, 化学信息学, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于预测化学分子结构的训练集和测试集，记录了化学分子的结构信息及其对应的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于化学领域。
数据维度：
训练集包含Id和Expected两个字段，其中Id代表化学分子的结构式，Expected为对应的预测值。
测试集包含x字段，代表化学分子的结构式。
数据格式：CSV格式，包含train_II.csv和test_II.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于化学领域相关数据，已进行结构化处理。
该数据集适用于化学分子结构预测、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、材料科学等领域的研究，如分子性质预测、结构与活性关系研究。
行业应用：可用于药物研发、材料设计等领域，辅助进行分子筛选和性质预测。
决策支持：支持化学领域相关决策，例如优化分子设计、加速研发流程。
教育和培训：作为化学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解分子结构预测模型。
此数据集特别适合用于探索分子结构与预测值之间的关系，构建预测模型，提升预测精度。
