Python预测软件安全漏洞

在当今数字化时代，软件安全漏洞是一个严重的问题。为了帮助预测和识别潜在的软件安全漏洞，我们可以利用Python编程语言和相关的库和工具。本文将介绍如何使用Python来预测软件安全漏洞，并提供相应的源代码示例。

软件安全漏洞预测是一项复杂的任务，通常涉及大量的数据分析和机器学习技术。在这里，我们将使用一个简化的方法来演示如何使用Python进行预测。我们将使用一个名为Scikit-learn的机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具。

首先，我们需要准备一个数据集，其中包含软件安全漏洞的相关信息。这个数据集可以包含各种特征，如漏洞的类型、发现的日期、漏洞的严重程度等。为了简化示例，我们将使用一个虚构的数据集，并假设我们有以下特征：‘Type’（漏洞类型）和’Severity’（严重程度）。

接下来，我们需要加载数据集并进行预处理。首先，我们将使用Pandas库来加载数据集。然后，我们将对数据进行一些预处理步骤，如去除缺失值、进行特征编码等。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据集
data <