标题：软件缺陷预测数据集（Bug-Free Dataset）

数据来源：互联网公开数据

标签：软件工程，缺陷预测，数据集，机器学习，代码分析，软件质量，代码度量，测试

数据概述：该数据集来自liuyong9975的bug-free项目，旨在提供一个用于软件缺陷预测的数据集。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围涵盖软件开发的不同阶段，具体时间范围取决于原始数据。地理范围：数据可能来自于不同的软件项目或代码库，地理范围取决于原始项目的分布。数据维度：数据集包括代码度量指标、代码属性、缺陷信息等，用于训练和评估缺陷预测模型。具体指标包括代码行数、圈复杂度、注释比例、缺陷数量等。数据格式：数据提供的格式通常为CSV或JSON，方便进行数据分析和处理。来源信息：数据来源于软件项目代码库，并经过处理，旨在提供一个干净、无缺陷的数据集，用于对比和评估缺陷预测模型的性能。该数据集适合用于软件工程、机器学习、数据挖掘等领域的研究，特别是用于缺陷预测、代码质量评估、软件可靠性分析等任务。

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：适用于软件缺陷预测、代码质量评估、缺陷定位等研究，如不同机器学习模型的性能对比、代码度量指标对缺陷的影响分析等。行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，特别是在代码质量控制、测试策略优化等方面。决策支持：支持软件项目的质量评估和风险控制，帮助开发团队制定更有效的开发流程和测试策略。教育和培训：作为软件工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件缺陷预测和代码质量分析。此数据集特别适合用于探索无缺陷代码的特征，帮助用户实现缺陷预测模型的优化和改进，提升软件质量和开发效率。