代码单元排序评估数据集_Code_Cell_Order_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码排序, 机器学习, 深度学习, 模型评估, 自然语言处理, 代码分析, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于评估代码单元排序模型的数据，记录了代码单元的排列顺序和对应的评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评估数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注代码单元的逻辑顺序。
数据维度：数据集包含多个文件类型，如CSV、JSON、Python脚本等。核心数据包括：
valid.csv: 包含 "id" (代码单元标识符) 和 "cell_order" (代码单元的正确排序)。
metrics.csv: 包含模型评估指标，如“r@1”, “r@2”, “mae”等，用于衡量排序模型的性能。
其他JSON文件：包含模型配置、词汇表、特殊标记映射等信息。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV、JSON、Python脚本等，便于模型训练、评估和分析。
来源信息：数据来源未知，可能来自于代码排序相关的研究或项目。数据集经过了预处理和结构化，适用于模型训练和评估。
该数据集适合用于代码单元排序模型的开发和性能评估，以及相关领域的研究。
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：适用于代码排序、程序理解、代码生成等领域的学术研究，例如，评估不同排序算法的性能、探索代码单元之间的依赖关系等。
行业应用：可用于智能代码编辑器、代码自动补全、代码重构工具的开发，提高开发效率和代码质量。
决策支持：支持代码质量评估和代码审查流程，帮助开发团队优化代码结构。
教育和培训：作为人工智能和软件工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码排序和评估方法。
此数据集特别适合用于探索代码单元排列顺序对模型性能的影响，以及评估不同模型的排序精度。
