数据集概述
本数据集为AI软件项目Severity Index预测研究的代码与数据文件集合，包含技术债务与代码质量指标处理、模型训练测试及研究问题分析相关内容，涉及基因、实验等语义关键词，共9个文件，涵盖代码、文档、压缩包、数据四类文件类型。
文件详解
- 代码文件（.ipynb格式，共3个）
- data_processing_script.ipynb：用于Pylint和Radon数据收集与合并的脚本文件
- GenerateSI.ipynb：生成Severity Index的代码文件
- Training_Testing.ipynb：模型训练与测试的代码文件
- 文档文件（.md格式，共1个）
- README.md：项目说明文档，介绍研究背景、贡献及数据处理步骤
- 压缩包文件（.zip格式，共3个）
- Answering RQ1.zip：回答研究问题1的相关文件
- Answering RQ2.zip：回答研究问题2的相关文件
- Answering RQ3.zip：回答研究问题3的相关文件
- 数据文件（.xlsx格式，共2个）
- training.xlsx：训练相关数据文件
- testing.xlsx：测试相关数据文件
适用场景
- AI软件项目技术债务评估：利用技术债务与代码质量指标测量Severity Index
- 预测模型研究：识别预测AI软件项目Severity Index的有效AI模型
- 代码质量分析：基于Pylint和Radon数据研究Python AI项目代码质量
- 研究问题验证：支持AI软件项目Severity Index相关研究问题的分析与回答
