《表2 UNSW-NB15数据集数量及分布比例信息》

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其中:xmin为数据集中最小值;xmax为数据集中最大值。此外,在实验过程中为避免过拟合和欠拟合现象的发生,使得结果更具说服力,采用双层交叉验证方法[19],内层10折交叉验证确定最优特征子集和参数,外层5折交叉验证评估KELM的分类性能。由于运行1次交叉验证不能保证结果的公正性,数据是随机抽样分割的,每次得到的训练集和测试集不会完全一样,在实验中运行10次,然后求平均值为最终结果。