软件缺陷检测数据集SoftwareDefectDetectionDataset-bravo03
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程, 缺陷检测, 代码质量, 二元分类, 数据分析, 机器学习, 质量保证, 软件测试
数据概述：
该数据集包含来自软件开发项目的数据，记录了软件模块的缺陷标注情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体区域，可视为软件开发通用数据集。
数据维度：包括“id”（模块标识符）和“defects”（布尔值，表示该模块是否存在缺陷，true为存在缺陷，false为不存在缺陷）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为scsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于软件工程领域，用于软件缺陷检测和代码质量评估。
该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估和机器学习模型的训练与评估。
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，尤其适用于软件测试、质量保证等环节，帮助提升软件产品的质量和可靠性。
决策支持：支持软件开发团队的决策制定，如优化测试策略、改进代码编写规范等，从而降低缺陷率，提高开发效率。
教育和培训：作为软件工程、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解软件缺陷的产生和检测，以及构建缺陷预测模型。
此数据集特别适合用于探索软件模块缺陷与代码特征之间的关系，帮助用户构建缺陷预测模型，提升软件质量。
