数据集概述
本数据集为软件缺陷预测性能评估研究的配套数据，包含研究所需的原始数据和相关文献资料，共涉及四份文件，均为Excel格式。数据围绕Matthews相关系数在缺陷预测性能评估中的重要性展开，为相关领域研究提供支持。
文件详解
- 文件名称：Jingxiu_EASE2020_datasets_20191215_temp.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测为研究中使用的数据集原始数据
- 文件名称：Jingxiu_EASE2020_details_20191214.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测为研究细节或补充说明数据
- 文件名称：Jingxiu_EASE2020_papers.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测为相关研究文献的整理数据
- 文件名称：JingxiuEASE2020_PaperSearch_20191216.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测为文献检索相关的数据记录
适用场景
- 软件缺陷预测研究: 用于分析不同评估指标对缺陷预测模型性能评价的影响
- 机器学习评估指标研究: 探究Matthews相关系数在分类模型性能评估中的应用价值
- 软件工程实证研究: 为软件缺陷预测领域的实证分析提供数据支持
- 学术文献分析: 基于文献资料数据开展软件缺陷预测领域的文献综述研究
