《表6 假阳性t检验结果：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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为了比较模型的假阳性率，进一步进行了比例差异检验（t检验），结果如表6所示。表6数据显示，SfFS指数在特征选择和DT分类方面具有优越性，而将假阳性率视为标准时，IG指数是最不理想的解决方案。结果表明，SfFS选择的特征优于PCA的效果，而特征选择对DT模型的预测则更为准确。