def load_file(path): data = pd.read_csv(path, sep=',') is_benign = data[' Label'] == 'BENIGN' flows_normal = data[is_benign] flows_abnormal_full = data[~is_benign] sizeDownSample = len(flows_normal) * mult if (len(flows_normal) * mult) < (len(flows_abnorm

al_full)):
flows_abnormal = flows_abnormal_full.sample(n=sizeDownSample)
else:
flows_abnormal = flows_abnormal_full
return pd.concat([flows_normal, flows_abnormal])

这段代码是用来从一个 csv 文件中读取数据，并且对数据进行处理，主要是把正常的数据和异常的数据按照一定比例进行采样，最终返回处理后的数据集。

具体来说，参数 path 是 csv 文件所在路径，mult 是采样倍数，即将正常流量的数量乘以 mult 作为采样后的异常流量数量。

代码首先用 pandas 库的 read_csv 函数读取 csv 文件，并且通过判断每条流量的标签是否为 BENIGN 来区分正常流量和异常流量。

然后根据采样倍数 mult 和正常流量数量计算采样后的异常流量数量 sizeDownSample。如果采样后的异常流量数量小于原始异常流量数量，则使用 sample 函数进行采样，否则直接使用全部异常流量。

最后使用 concat 函数将正常流量和异常流量合并成一个数据集并返回。