《表4 基于支持向量机实验结果的混淆矩阵对比》

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《基于一致性预测算法的内网日志检测模型》

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表2、表3展示了逻辑回归算法基于阈值分类方法与基于p值分类方法的实验检测结果，可信度设置为0.991，即显著程度为0.009。表4、表5展示了支持向量机算法基于阈值分类方法与基于p值分类方法的实验检测结果，可信度设置为0.99896，即显著程度为0.00104。由结果可知，与传统基于阈值分类的方法相比，基于p值的分类方法检测结果更优，在逻辑回归算法中减少了FN数量，提升了Precision和F1值；在支持向量机算法中减少了FP数量，提升了Recal和F1值。