数据集概述
本数据集围绕软件过程评估展开，聚焦于通过机器学习技术实现半自动化的软件过程评估方法。该方法将问题转化为序列分类任务，定义了新的定量指标以客观评估软件过程的质量和性能，并在四个实际工业软件项目的缺陷管理过程中进行了验证，旨在为软件过程评估提供客观、定量的测量手段。
文件详解
- 文件名称：
spe.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含与软件过程评估缺陷预测相关的数据内容，具体字段及结构需解压后查看，目前未提供预览信息。
数据来源
论文“Software process evaluation: A machine learning approach”
适用场景
- 软件过程评估优化: 用于分析软件过程的质量和性能，识别改进方向以提升软件开发效率和产品质量。
- 机器学习在软件工程中的应用研究: 探索序列分类等机器学习技术在软件过程评估中的有效性和应用潜力。
- 缺陷管理过程分析: 针对实际工业软件项目的缺陷管理过程，评估其效率和效果，为缺陷预测模型提供数据支持。
- 软件质量定量评估: 利用新定义的定量指标，客观衡量软件过程的质量，辅助软件项目的决策与管理。
