数据集概述
本数据集包含有机光伏领域的结构特征描述符数据及机器学习模型代码，核心为聚合物供体、小分子受体的描述符集合与光伏参数数据集，支持LightGBM模型结合留一组交叉验证的训练与评估，为有机光伏材料开发提供数据基础。
文件详解
数据集包含代码与数据两类文件，具体说明如下：
- 代码文件（位于Code/目录下）：
- LGBM combined with leave-one-group-out cross-validation-I0Xdg1.ipynb：IPython Notebook文件，记录LightGBM模型结合留一组交叉验证的训练与评估过程。
- 数据文件（位于Dataset/目录下）：
- Descriptor set of polymer donors.csv：CSV格式，包含聚合物供体的结构特征描述符字段，如Donor、BB1、SC1u等。
- Descriptor set of small molecule acceptors.csv：CSV格式，包含小分子受体的结构特征描述符字段，如acceptor、classA、EG1等。
- data set.csv：CSV格式，未明确具体字段映射的数据集文件。
- PV dataset.csv：CSV格式，光伏参数数据集。
适用场景
- 有机光伏材料研究：分析聚合物供体、小分子受体的结构特征与光伏性能的关联。
- 机器学习建模：基于结构描述符训练预测有机光伏材料性能的模型。
- 材料开发加速：通过模型筛选潜在高性能有机光伏材料，减少实验成本。
- 交叉验证方法应用：验证留一组交叉验证在材料性能预测模型中的有效性。
