集成变压器缺陷数据集

集成变压器缺陷数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：集成学习,缺陷预测,软件工程,机器学习,特征提取,数据挖掘,模型评估

数据概述：
本数据集包含了针对PROMISE开源项目中集成提取的特征数据，适用于缺陷预测研究。数据集覆盖了多个知名开源项目，包括Activemq、Apache Camel、Derby、Groovy、Hbase、Hive、Lucene和Wicket等。每个项目的数据均包含了集成学习框架提取的关键特征，为缺陷预测模型的构建和优化提供了丰富的数据支持。

数据用途概述：
该数据集适用于缺陷预测模型的训练与评估，支持特征选择优化、模型集成策略研究以及软件质量评估等场景。研究者可利用此数据集探索不同特征组合对模型性能的影响，优化缺陷预测算法；企业可基于数据集评估现有代码库的健康状况，提升软件开发质量。此外，数据集也适合用于教学和培训，帮助学习者理解缺陷预测在软件工程中的应用。