软件代码缺陷预测数据集SoftwareCodeDefectPrediction-nikku2611
数据来源：互联网公开数据
标签：代码缺陷, 软件工程, 缺陷预测, 复杂度度量, 机器学习, 数据分析, 代码质量, 风险评估
数据概述：
该数据集包含软件代码的静态分析结果，用于预测代码中是否存在缺陷。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为软件代码的静态分析结果，用于评估代码质量。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何软件开发场景。
数据维度：数据集包括多个代码度量指标，如代码行数（loc）、循环复杂度（v(g)）、圈复杂度（ev(g)）、模块间耦合度（iv(g)）、代码长度（n）、词汇量（v）、程序长度（l）、难易程度（d）、信息量（i）、工作量（e）、程序错误（b）、开发时间（t）、代码行数（lOCode）、注释行数（lOComment）、空白行数（lOBlank）、代码与注释行数（locCodeAndComment）、独立操作符数量（uniq_Op）、独立操作数数量（uniq_Opnd）、总操作符数量（total_Op）、总操作数数量（total_Opnd）、分支数量（branchCount），以及代码是否存在缺陷（defects）的二元标签。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于软件工程研究，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估和风险管理。
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、机器学习等相关领域的学术研究，如缺陷预测模型构建、代码质量评估方法研究等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，可用于提高代码质量、优化测试策略、降低维护成本等。
决策支持：支持软件项目的风险评估、资源分配和进度管理，帮助开发团队做出更明智的决策。
教育和培训：作为软件工程、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解缺陷预测和代码质量评估。
此数据集特别适合用于探索代码度量指标与代码缺陷之间的关系，帮助用户构建和评估缺陷预测模型，从而改进软件开发流程。
