数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。 本...
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数据源略点凌乱,所以我们需要在代码中稍作归类。代码入场: # import packagesimport pandas as pd"""DATASET SOURCE is from https://github.com/arjbah/nsl-kdd.git (include the most attack types)https://github.com/defcom17/NSL_KDD.git"""train_file = 'https://raw.githubusercontent.com/arjbah/...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www./cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。 本文数据集...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。
关键问题在于如何平衡数据,让模型公平对待所有类别。本文以NSL-KDD数据集和lightgbm为例,探讨解决策略。首先,我们通过这个数据集,观察到类别分布的严重不平衡,正常类样本占绝对多数。作为基准,我们直接使用lightgbm的默认参数训练模型,但结果可能因数据倾斜而受到影响。为了改善,我们考虑了参数调整和重采样...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www./cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。
数据源准备 数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检...