代码单元排序预测数据集_Code_Cell_Ordering_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码单元, 排序预测, 机器学习, 自然语言处理, 数据分析, Jupyter Notebook, 文本分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自Jupyter Notebook的代码单元信息，用于训练和评估代码单元排序预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内使用Jupyter Notebook进行代码编写的场景。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含以下字段：id（Notebook的唯一标识符），cell_id（代码单元的唯一标识符），cell_type（代码单元类型，如code或markdown），source（代码单元的源代码或文本内容），rank（代码单元在Notebook中的排序位置），ancestor_id（Notebook的祖先ID），parent_id（父Notebook的ID，可能为空），pct_rank（代码单元的排序百分比）。另外，还包含train_fts.json和val_fts.json文件，可能包含额外的特征信息。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，CSV文件包含结构化数据，JSON文件可能包含额外的特征信息。 数据集包括train.csv、val.csv、train_mark.csv和val_mark.csv，分别对应训练集和验证集，以及标记数据。
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：适用于代码单元排序预测、代码理解、Notebook分析等领域的学术研究。
行业应用：可用于开发智能代码编辑器、Notebook自动排序工具，提高代码编写效率。
决策支持：支持代码审查、代码优化和代码质量评估。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理和数据科学课程的实训数据，帮助学生理解代码分析和排序预测。
此数据集特别适合用于探索代码单元之间的依赖关系和排序规律，帮助用户构建预测模型，提升代码组织和管理效率。
