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研究文章

基于机器学习方法优化类不平衡数据集的入侵检测

表5

类别不平衡比率训练，火车B，验证,测试数据集。


类	＃训练	比率(%)	＃火车B	比率(%)	#验证	比率(%)	＃测试	比率(%)

正常的	97278年	24.52%	48639年	10.13%	48639年	24.52%	60593年	26.15%
U2R	52	0.01%	26026年	5.17%	26	0.01%	39	0.01%
R2L	1126年	0.23%	254476年	92.70%	563	0.23%	5993年	2.09%
DoS	391458年	381.68%	195729年	58.73%	195729年	381.68%	223298年	323.61%
探针	4107年	0.84%	4108年	0.78%	2053年	0.84%	2377年	0.82%

年度文章奖:由我们的主编选出的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章．