化学分子性质预测训练数据集ChemicalMoleculePropertyPredictionTrainingDataset-x202208140
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 分子, 结构, 预测, 数据集, 机器学习, 分类, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含用于化学分子性质预测的训练数据，记录了分子的结构式（以 SMILES 字符串形式表示）和对应的预测值。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：数据不涉及地理位置信息，适用于化学分子性质研究。
数据维度：包括“Id”（分子的SMILES表示，即简化分子线性输入规范）和“Expected”（预测值，可能是某种化学性质的量化结果）两个字段。
数据格式：提供CSV格式，包含train_II.csv和test_II.csv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于化学研究或相关领域，已进行结构化处理，便于模型训练。
该数据集适合用于化学分子性质预测、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、材料科学等领域的研究，例如分子性质预测、药物发现、材料设计等。
行业应用：可用于化学品研发、材料科学、药物筛选等，帮助优化分子设计和预测性质。
决策支持：支持科研人员进行分子结构设计、性质预测，加速新材料和药物的研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的教学素材，帮助学生理解分子结构与性质之间的关系，并进行模型训练。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的定量关系，以及构建预测模型，从而加速化学研究和应用。
