代码特征分析数据集CodeFeatureAnalysis-thrinathbalne
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 机器学习, 特征工程, 文本特征, 软件工程, 编程语言, 代码相似度, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从代码库中提取的特征数据，记录了代码文件的多种特征，用于代码分析和建模任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取适用于多种编程语言的代码文件。
数据维度：数据集包含多个维度特征，包括词汇特征、句法特征、语义特征、布局特征、单词频率和字符n-gram等。每个文件都对应一系列数值化的特征向量。
数据格式：CSV格式，文件名为4features (2).csv，便于数据分析和建模。数据包含多个特征列，分别对应不同的特征类别。
来源信息：数据来源于代码库，已经过特征提取处理，将代码文件转化为数值特征。
该数据集适合用于代码相似度分析、代码分类、代码缺陷检测等研究和应用。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如代码风格分析、代码克隆检测、代码生成模型等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于代码质量评估、代码自动化、代码安全审计等。
决策支持：支持软件项目的代码管理和维护，辅助开发者进行代码审查和优化。
教育和培训：作为软件工程、人工智能和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索代码特征与代码行为之间的关系，帮助用户实现代码质量提升、自动化代码分析等目标。
