《表3 各攻击类型预测结果》

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《基于改善Bagging-SVM集成多样性的网络入侵检测方法》

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由图4可知，随着基分类器个数的增加，基分类器的训练样本减少，导致平均准确率与最高准确率有所降低，但集成学习的准确率逐渐增大，说明集成学习的结果并不完全依赖于基分类器的准确率，且集成学习的结果相比较于单纯SVM模型有明显改善．设置k=15，统计集成学习模型对各种攻击的预测效果，结果如表3.