DE_Grid_Search_软件缺陷预测器调参方法对比研究数据集

数据集概述

本数据集用于对比网格搜索与差分进化（DE）两种方法在软件缺陷预测器参数调优中的表现，包含相关实验数据，可支撑性能评分与运行时间的评估分析，为探究不同调参方法有效性及原因提供数据基础。

文件详解

• 文件名称：data.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含软件缺陷预测器调参实验相关的原始数据、结果统计等内容，用于对比网格搜索与差分进化方法的性能和运行时间。

数据来源

论文“Why is Differential Evolution Better than Grid Search for Tuning Defect Predictors?”

适用场景

• 软件缺陷预测器调参方法评估: 对比网格搜索与差分进化在性能评分和运行时间上的差异。
• 数据挖掘优化算法研究: 分析随机搜索算法（如差分进化）与传统搜索算法在低维搜索空间的有效性。
• 软件分析性能优化: 探究不同调参方法对缺陷预测模型性能的提升效果。
• 优化算法与问题匹配研究: 基于数据集内在维度特性，研究优化算法与问题场景的适配性。