nsl-kdd数据集训练和测试损失函数和准确率代码

在使用nsl-kdd数据集进行训练和测试时，我们可以使用交叉熵损失函数和准确率作为评估指标。以下是一个简单的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
import nsl_kdd

# 加载数据集
(train_x, train_y), (test_x, test_y), (_, _) = nsl_kdd.load_data()

# 对类别型特征进行编码
categorical_features = ['protocol_type', 'service', 'flag']
ct = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), categorical_features)], remainder='passthrough')
train_x = ct.fit_transform(train_x).toarray()
test_x = ct.transform(test_x).toarray()

# 对标签进行编码
le = LabelEncoder()
train_y = le.fit_transform(train_y)
test_y = le.transform(test_y)

# 特征缩放
sc = StandardScaler()
train_x = sc.fit_transform(train_x)
test_x = sc.transform(test_x)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, input_dim=train_x.shape[1], activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(test_x, test_y))

# 评估模型
loss, acc = model.evaluate(test_x, test_y)
print(f'Test loss: {loss:.3f}')
print(f'Test accuracy: {acc:.3f}')

在上述代码中，我们首先加载nsl-kdd数据集，并对类别型特征进行编码和标签进行编码。接下来，我们对特征进行缩放，并使用Sequential模型定义一个简单的神经网络。我们使用`compile`方法指定损失函数为交叉熵损失函数，并使用准确率作为评估指标。最后，我们使用`fit`方法训练模型，并使用`evaluate`方法评估模型的性能。