NSL-KDD 入侵检测数据集.zip
NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进，可以作为有效地基准数据集，各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。
NSL-KDD数据集是KDD 99数据集的改进：
1、NSL-KDD数据集的训练集中不包含冗余记录，所以分类器不会偏向更频繁的记录；
2、NSL-KDD数据集的测试集中没有重复的记录，使得检测率更为准确。
3、来自每个难度级别组的所选记录的数量与原始KDD数据集中的记录的百分比成反比。结果，不同机器学习方法的分类率在更宽的范围内变化，这使得对不同学习技术的准确评估更有效。
4、训练和测试中的记录数量设置是合理的，这使得在整套实验上运行实验成本低廉而无需随机选择一小部分。因此，不同研究工作的评估结果将是一致的和可比较的。
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