代码单元排序模型评估数据集CodeCellOrderingModelEvaluationDataset-goldenlock
数据来源：互联网公开数据
标签：代码单元排序, 机器学习, 模型评估, 自然语言处理, 代码分析, 深度学习, 文本序列, 实验结果
数据概述：
该数据集包含用于评估代码单元排序模型的数据和相关结果，主要用于测试和分析模型在代码重排任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从文件结构推测为模型训练和评估的实验结果记录。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为通用代码分析场景。
数据维度：数据集包含模型配置文件、tokenizer配置、特殊token映射、模型结构、实验结果等多种数据。具体包括：
valid.csv：包含用于验证的数据，包括代码单元的ID和单元排序的顺序。
metrics.csv：包含模型评估指标，如精确度（r@1, r@2等）、平均绝对误差（MAE）、损失值、准确率等，以及训练过程中的时间、步数等信息。
JSON文件：包含模型配置、tokenizer配置、特殊token映射、全局设置等元数据，用于模型复现和分析。
其他文件：包括Python脚本、shell脚本、日志文件等，用于模型的训练、评估和辅助分析。
数据格式：主要为CSV、JSON、Python脚本、shell脚本等格式，便于数据分析和模型复现。
该数据集适合用于机器学习模型的评估、性能分析和优化，特别是针对代码单元排序任务。
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：适用于代码排序、代码生成、程序理解等领域的研究，可以用于评估不同模型的性能，分析模型在不同场景下的表现。
行业应用：为代码编辑工具、代码自动补全工具、代码重构工具等提供数据支持，帮助提升代码处理的智能化水平。
决策支持：支持开发者在选择模型、优化模型参数时进行决策，从而提升代码处理效率和质量。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法，掌握代码分析技巧。
此数据集特别适合用于探索代码单元排序模型的性能表现，深入理解不同模型在代码理解和生成方面的优势与不足，并为模型优化提供数据支撑。
