混凝土强度预测数据集包括有水泥、水、矿渣、粉煤灰等原材料用量，当进行混凝土强度预测时，这些特征之间的关系算是简单还是复杂？适合用哪种算法呢？

混凝土强度预测数据集包括水泥、水、矿渣、粉煤灰等原材料用量，这些特征之间的关系比较复杂，因为这些原材料的用量可能会相互影响。例如，水泥用量的增加可能会导致混凝土强度的提高，但是过多的水泥用量也可能会导致混凝土质量变差；矿渣、粉煤灰等原材料的用量也可能会对混凝土强度产生影响。因此，建立混凝土强度预测模型需要考虑到这些特征之间的复杂关系。

针对这种情况，可以考虑使用基于神经网络的深度学习算法进行建模，比如多层感知器神经网络（MLP）或卷积神经网络（CNN）。这些算法可以自动学习特征之间的复杂关系，并且具有较强的拟合能力和预测能力。此外，也可以考虑使用支持向量回归（SVR）等非线性回归算法进行建模。这些算法可以通过引入核函数来处理特征之间的复杂关系。最后，如果数据量较小，可以考虑使用决策树回归或随机森林回归等基于树结构的回归算法。这些算法可以通过构建树结构来处理特征之间的复杂关系，同时也具有较好的解释性。需要根据数据的特点和问题的要求选择合适的算法进行建模。