sysissuesml_Based_机器学习框架系统相关问题探索研究数据

数据集概述

本数据集为机器学习框架系统相关问题的探索性研究数据，聚焦10个主流机器学习框架中的真实系统相关问题（涉及性能、内存、资源使用等质量属性），分析其类型特征、修正行为差异，为ML系统开发的风险规划与资源分配提供参考。

文件详解

• 文件名称：sysissuesml.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩包文件，包含机器学习框架系统相关问题探索性研究的相关数据，具体字段需解压后查看原始内容，未提供预览信息。

适用场景

• ML框架系统问题分析: 研究机器学习框架中系统相关问题的类型分布与特征差异。
• 开发行为研究: 分析开发者在修正ML框架系统问题时的行为模式与专业化差异。
• 软件质量优化: 为机器学习系统开发的风险预测、资源分配提供数据支持。
• 框架对比研究: 对比传统框架与ML框架在系统相关问题上的表现差异。