软件项目代码故障预测数据集SoftwareProjectCodeFailurePrediction-marcelbhme
数据来源：互联网公开数据
标签：代码故障, 软件工程, 机器学习, 缺陷预测, 软件测试, Fuzzing测试, 代码分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Fuzzing测试的软件项目代码故障数据，记录了软件代码在不同测试条件下的运行表现，用于预测代码中潜在的缺陷。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次测试或多个测试批次的快照数据。
地理范围：数据范围取决于被测试的软件项目，通常与开源或闭源软件项目相关。
数据维度：数据集包含以下字段：
subject：测试对象（软件项目的特定模块或功能）。
depth：测试深度，表示测试用例的复杂程度。
age：代码运行时间，可能与代码的执行时间或测试持续时间相关。
churn：故障指示，1代表发生故障，0代表未发生故障。
location：故障发生位置，提供了代码中出现故障的特定位置信息。
数据格式：CSV格式，文件名包括BBregressionscrashcsv、BBregressionsnocrashcsv、BBnoregressionsnocrashcsv、BBnoregressionscrashcsv等，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Fuzzing测试，测试过程可能涉及多种开源或闭源软件项目。该数据集经过处理，例如去重等，以便进行分析。
该数据集适合用于软件可靠性分析、代码缺陷预测以及软件测试优化等领域。
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，例如代码故障预测、缺陷定位、软件可靠性评估等。
行业应用：为软件开发、测试团队提供数据支持，尤其在提高软件质量、降低维护成本、优化测试策略等方面具备实用价值。
决策支持：支持软件项目的风险评估与质量管理，帮助开发团队更好地规划测试流程和资源分配。
教育和培训：作为软件工程、测试、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代码故障预测的方法和技术。
此数据集特别适合用于探索代码结构与故障发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对软件可靠性的量化评估，提升软件产品的质量。
