《表7 分类结果混淆矩阵：一种基于支持向量机的跨站脚本漏洞检测技术》

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《一种基于支持向量机的跨站脚本漏洞检测技术》

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为了验证该算法的正确性，需要用到一些评估指标，如混淆矩阵、查准率、查全率、ROC曲线和F-measure值。混淆矩阵中所有参数及参数意义为:真正例（true positive，TP），表示实际为正类被预测为正类样本的个数；假正例（false positive，FP），表示实际为负类被测为正类的样本个数；真反例（true negative，TN），表示实际为负类被预测为负类的样本个数；假反例（false negative，FN），表示实际为正类被预测为负类的样例个数，最终样本总数=TP+FP+TN+FN。分类结果的混淆矩阵如表7所示。