软件缺陷预测代码度量数据集SoftwareDefectPredictionCodeMetrics-saqib9828
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程, 代码度量, 缺陷预测, 机器学习, 复杂度分析, 静态分析, 数据挖掘, 软件质量
数据概述：
该数据集包含来自软件工程领域的代码度量数据，记录了多种代码指标，用于软件缺陷的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为软件静态代码分析的快照。
地理范围：数据来源不明确，但数据本身具有普适性，可用于各种软件项目。
数据维度：数据集包含两类CSV文件，CM1.csv和kc1_csv.csv，均包含多种代码度量指标，如代码行数（LOC）、圈复杂度（CYCLOMATIC_COMPLEXITY）、Halstead复杂度度量等，以及Defective（缺陷）标签，用于指示代码是否存在缺陷。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和机器学习模型的构建。数据文件包括CM1.csv和kc1_csv.csv，以及对应的原始文本文件。
来源信息：数据集可能来源于公开的软件工程数据集，用于软件缺陷预测研究。数据已进行标准化，方便直接用于分析。
该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估和软件工程相关的研究。
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，如基于代码度量的缺陷预测模型构建、代码质量评估指标分析等。
行业应用：为软件开发团队提供数据支持，尤其是在软件质量保证、风险评估、代码审查等方面。
决策支持：支持软件项目管理中的资源分配、风险控制和开发流程优化。
教育和培训：作为软件工程、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解代码度量指标与软件缺陷的关系。
此数据集特别适合用于探索代码复杂度与软件缺陷之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升软件质量，优化开发流程。
