不平衡入侵檢測數(shù)據(jù)的代價敏感分類策略

摘要：提出一種新的預(yù)處理算法AdaP，不僅有效避免了數(shù)據(jù)過度擬合，且可獨立使用。針對不平衡的入侵檢測數(shù)據(jù)集，引入代價敏感機制，基于權(quán)值矩陣最小化誤分類代價的思想，去除部分訓(xùn)練密集區(qū)域、拓展稀疏區(qū)域的同時再過濾噪聲，最終實現(xiàn)了AdaP算法與AdaCost算法相結(jié)合的策略。實驗證明此策略充分體現(xiàn)了提升算法有效提升前端弱分類算法分類精度和預(yù)處理算法平衡稀有類數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，且可有效提高不平衡入侵檢測數(shù)據(jù)的分類性能。 關(guān)鍵詞：不平衡數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理；代價敏感；入侵檢測 中圖分類號：TP393.08 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1001－3695(2009)08－3036－03