程序运行错误预测数据集ProgramExecutionErrorPrediction-ghoulsoul
数据来源：互联网公开数据
标签：程序错误, 错误预测, 代码分析, 二元分类, 软件工程, 数据挖掘, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含程序运行过程中产生的错误记录，用于预测程序是否会发生错误。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，适用于任何程序运行环境。
数据维度：包括“ID”（唯一标识符）和“Expected”（预测结果，0或1，分别代表程序正常运行或发生错误）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Solution.csv，便于数据分析和模型构建。数据来源于程序运行日志，并进行了错误标注。
该数据集适合用于程序错误预测、异常检测等相关研究。
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：适用于软件工程、机器学习等领域的学术研究，如程序错误预测、代码质量评估、异常检测等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于提高软件可靠性、优化测试流程、以及构建自动化错误检测系统。
决策支持：支持软件开发团队进行风险评估，优化代码质量，以及提升软件产品的稳定性。
教育和培训：作为软件工程、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解程序错误预测相关知识。
此数据集特别适合用于探索程序运行错误发生的规律，帮助用户建立预测模型，提高程序稳定性和可靠性。
