软件缺陷预测代码特征数据集_Software_Defect_Prediction_Code_Feature_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程, 缺陷预测, 代码度量, 机器学习, 数据挖掘, 开源项目, 静态分析, 软件质量
数据概述：
该数据集包含来自多个开源软件项目的代码特征数据，记录了用于软件缺陷预测的各种代码指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为软件项目开发过程中的代码快照。
地理范围：数据来源于多个开源软件项目，未限定具体地域。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件对应一个软件项目，包含多列代码特征，如代码行数、圈复杂度、熵、新增代码行数等，以及一个表示代码是否包含缺陷的标签（bug）。
数据格式：CSV格式，文件结构清晰，便于数据分析和机器学习模型的构建。数据经过预处理，提取了代码的静态特征。
来源信息：数据来源于开源软件项目代码库，并通过静态代码分析工具提取特征。
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、机器学习等领域的学术研究，如缺陷预测模型构建、代码质量评估、影响因素分析等。
行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，特别是在提高代码质量、优化测试流程、风险管理等方面。
决策支持：支持软件项目管理中的决策制定，如资源分配、风险评估、发布决策等。
教育和培训：作为软件工程、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解软件缺陷预测方法。
此数据集特别适合用于探索代码特征与软件缺陷之间的关系，帮助用户构建预测模型、评估代码质量，并优化软件开发流程。
