软件缺陷预测JM1数据集SoftwareDefectPredictionJM1Dataset-kishan0426
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程，缺陷预测，数据集，机器学习，软件质量，数据分析，预测模型，计算机科学
数据概述： 该数据集包含来自JM1项目的软件缺陷预测数据，记录了软件开发过程中的多种质量特征和缺陷信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但数据特征主要反映软件开发的静态质量属性。
地理范围：数据不涉及具体地理范围，主要关注软件开发过程中的代码和模块属性。
数据维度：数据集包括多个软件模块的质量属性，如圈复杂度，代码行数，缺陷密度，模块大小等，以及是否包含缺陷的标签信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于JM1项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程领域的缺陷预测研究，以及机器学习模型的训练和评估，特别是在软件质量评估和缺陷检测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于软件缺陷预测，软件质量评估等学术研究，如缺陷影响因素分析，软件可靠性建模等。
行业应用：可以为软件开发和测试行业提供数据支持，特别是在缺陷检测，质量改进和风险管理方面。
决策支持：支持软件开发过程中的缺陷预防和质量优化，帮助开发团队制定更好的代码审查和测试策略。
教育和培训：作为软件工程和计算机科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件质量评估和缺陷预测技术。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的缺陷预测，提高软件质量和开发效率，为软件工程实践提供数据支持。
