NSL-KDD数据集的预处理过程

NSL-KDD数据集的预处理过程包括数据清洗、特征选择、特征工程和数据划分等步骤。数据清洗是为了去除重复、无效、缺失和异常数据。特征选择是为了筛选出对分类任务有帮助的特征，减少冗余和噪声的影响。特征工程是为了构造新的特征，提高分类器的性能。数据划分是为了将数据集分成训练集、验证集和测试集，以便进行模型的训练、调优和测试。