Data Structure ?
53.29M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
***データセット情報***
KDDTrain+.ARFF 完全なNSL - KDDトレーニングセットで、ARFF形式のバイナリラベル付き
KDDTrain+.TXT 完全なNSL - KDDトレーニングセットで、攻撃タイプのラベルと難易度レベルを含むCSV形式
完全なNSL - KDDトレーニングセットで、攻撃タイプのラベルと難易度レベルを含むCSV形式
KDDTrain+_20Percent.ARFF KDDTrain+.arffファイルの20%サブセット
KDDTrain+_20Percent.TXT KDDTrain+.txtファイルの20%サブセット
KDDTest+.ARFF 完全なNSL - KDDテストセットで、ARFF形式のバイナリラベル付き
KDDTest+.TXT 完全なNSL - KDDテストセットで、攻撃タイプのラベルと難易度レベルを含むCSV形式
KDDTest - 21.ARFF KDDTest+.arffファイルのサブセットで、難易度レベルが21段階中21のレコードを含まない
KDDTest - 21.TXT KDDTest+.txtファイルのサブセットで、難易度レベルが21段階中21のレコードを含まない
***KDD'99データセットの改良点***
NSL - KDDデータセットは、元のKDDデータセットに比べて以下の利点があります。
トレーニングセットに冗長なレコードが含まれていないため、分類器はより頻繁に出現するレコードに偏ることがありません。
提案されたテストセットに重複するレコードがないため、学習器の性能は、頻繁に出現するレコードに対する検出率が高い方法によって偏られません。
各難易度レベルグループから選択されるレコードの数は、元のKDDデータセットのレコードの割合に反比例します。その結果、異なる機械学習方法の分類率はより広い範囲で変動し、異なる学習手法の正確な評価がより効率的に行えます。
トレーニングセットとテストセットのレコード数は適切であり、完全なセットで実験を行うことが負担にならず、小さな部分をランダムに選択する必要がありません。その結果、異なる研究成果の評価結果は一貫性があり、比較可能になります。
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