《表3 多种模型精度比较：基于NSL-KDD数据集的物联网入侵检测特征选择方法研究》

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《基于NSL-KDD数据集的物联网入侵检测特征选择方法研究》

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由于PCA采用13个分量解释了近78%的方差，因此本文在每种技术的特征选择中也选择了78%的变量。表3给出了4种混合数据挖掘模型对应的测量精度结果。其中FS1～FS4分别表示IG指数、Relief指数、SfFS指数、Gini指数。很明显，将SfFS与DT相结合获得了最高的测量精度。