《表1 基于正则匹配分类法十折交叉准确率》

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《一种基于机器学习的日志预警发现方法》

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本研究使用特征标记的数据作为分类训练的数据集，使用决策树算法和朴素贝叶斯算法训练日志数据。决策树算法能够同时处理数据型和常规型属性，适合本研究的数据特征类型，并且能在相对短的时间内得到良好的训练结果。朴素贝叶斯算法具有稳定的分类效率，对小规模的数据表现很好，适合本研究的数据规模。最后采用十折交叉验证来计算模型的准确率，如表1所示，由于数据过于离散，实验结果并不理想。