恶意软件检测预测交叉验证数据集_Malware_Detection_Prediction_Cross_Validation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测, 机器学习, 交叉验证, 模型评估, 数据分析, 预测, 二分类, 计算机安全
数据概述：
该数据集包含用于恶意软件检测预测任务的交叉验证结果，记录了不同交叉验证方法下的预测结果，用于评估和比较模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的恶意软件检测研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
output_Kfold.csv 和 output_stratfold.csv: 包含MachineIdentifier（机器标识符）和HasDetections（是否检测到恶意软件，二分类标签）字段，为模型预测结果。
val_kfold.csv 和 val_stratfold.csv: 包含Unnamed: 0和0字段，可能为交叉验证过程中生成的验证集结果。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于机器学习模型训练和评估的交叉验证过程。
该数据集适合用于机器学习模型的评估和比较，尤其是在恶意软件检测领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习模型性能评估、交叉验证方法比较等方面的研究。
行业应用：为安全软件开发商提供数据支持，用于评估和优化恶意软件检测模型的性能。
决策支持：支持安全团队在选择和部署恶意软件检测模型时做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为机器学习、模型评估等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交叉验证和模型性能评估。
此数据集特别适合用于评估不同交叉验证策略对模型性能的影响，以及比较不同模型的预测结果。
