化学结构预测数据集ChemicalStructurePrediction-x2020dmzstfxca
数据来源：互联网公开数据
标签：化学结构, 分子式, 结构预测, 数据挖掘, 机器学习, 化学信息学, 分类任务, 结构-活性关系
数据概述：
该数据集包含化学结构信息，记录了分子结构与预测结果之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球化学结构分析。
数据维度：包括“Id”（化学结构，以SMILES字符串表示）和“Expected”（预测值，整数型）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_II.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的化学信息资源，已进行标准化处理。
该数据集适合用于化学结构预测、分子性质预测和结构-活性关系研究。
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：适用于药物设计、材料科学等领域的学术研究，如分子性质预测、化合物筛选。
行业应用：可以为制药、化工行业提供数据支持，特别是在药物研发、材料合成等领域。
决策支持：支持化学领域的实验设计、化合物筛选和性能预测。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解化学结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索化学结构与预测值之间的关联，帮助用户实现分子性质预测、新化合物设计等目标。
