代码缺陷检测与预测特征数据集CodeDefectDetectionandPredictionFeatureDataset-zheungyik2015
数据来源：互联网公开数据
标签：代码缺陷, 软件工程, 静态分析, 机器学习, 特征工程, 代码度量, 缺陷预测, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自软件代码的静态分析特征，记录了用于检测和预测代码缺陷的多种度量指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为软件代码静态分析的特征快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但适用于各类软件项目。
数据维度：数据集包含多个特征，例如mFolder, hs1, hs2, hs3, hs4, hs5, cfgDepth, cfgPredNum, cfgSuceNum, numOutCtrlDeps, outCtrlDepMutantTypes, numInCtrlDeps, inCtrlDepMutantTypes, astParentsNumOutCtrlDeps, astParentsNumInCtrlDeps, astParentsNumTieDeps, typeAstParent, typeStatementBB, astParentMutantType, astChildHasIdentifier, astChildHasLiteral, astChildHasOperator, dataTypesOfOperands, dataTypeOfValue, numOutDataDeps, numTieDeps, complexity, astNumParents, astParentsNumOutDataDeps, astParentsNumInDataDeps, outDataDepMutantTypes, inDataDepMutantTypes, inDataDepMutantTypes1, numInDataDeps, result，这些特征涵盖了控制流、数据流、抽象语法树（AST）等多个方面，以及最终的缺陷标签（result）。
数据格式：CSV格式，文件名为sqlexporcsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为软件工程研究、开源项目或企业内部代码库的静态分析结果。数据集经过了特征提取和整理，用于缺陷预测模型的训练。
该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估和风险管理等领域。
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、人工智能等交叉学科的学术研究，如基于机器学习的代码缺陷预测、特征重要性分析等。
行业应用：为软件开发企业提供数据支持，尤其适用于代码质量评估、缺陷预测、风险管理和自动化测试等领域。
决策支持：支持软件开发团队进行代码质量控制、优化开发流程和降低软件维护成本。
教育和培训：作为软件工程、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码缺陷预测的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索代码特征与缺陷之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化代码质量评估流程，并提升软件项目的整体质量。
