软件缺陷预测代码度量数据集SoftwareDefectPredictionCodeMetrics-parthdevrani

数据来源：互联网公开数据

标签：软件工程, 代码度量, 缺陷预测, 机器学习, 数据分析, 质量评估, 软件可靠性, 静态分析

数据概述：该数据集包含来自软件项目的代码度量数据，记录了不同代码文件或模块的静态分析结果，用于预测软件中可能存在的缺陷。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码度量数据。地理范围：数据来源未明确，但适用于各类软件项目，可用于通用软件缺陷预测研究。数据维度：数据集包含多个代码度量指标（字段），例如00200、00371等，以及一个用于表示是否存在缺陷的标签（R）。具体指标含义需参考原始数据来源的文档。数据格式：CSV格式，文件名为Sonarcsv，便于统计分析和机器学习建模。来源信息：数据来源为ParthDevrani，已进行数据提取和结构化处理。该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估和软件可靠性分析。

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：适用于软件工程领域，如缺陷预测模型、代码质量评估方法的研究。行业应用：为软件开发团队提供数据支持，用于代码质量监控、缺陷风险评估、开发流程优化等。决策支持：支持软件项目管理中的资源分配、测试策略制定和发布决策。教育和培训：作为软件工程、机器学习和数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解软件缺陷预测和代码度量。此数据集特别适合用于探索代码度量指标与软件缺陷之间的关系，帮助用户构建和评估缺陷预测模型，从而提高软件质量和开发效率。