第一步： 数据数值化 目的是将kddcup99数据集中的字符型特征或标签转换为数值型表示。 方法是将字符型特征排序，采用字符型特征的下标表示该字符型特征。
第二步： 数据标准化
目的是应对特征向量中数据很分散的情况，防止小数吃大数的情况，同时也可以加速训练。
方法是采用Z-score标准化。假设该数据集的分布近似服从高斯分布，基于数据的均值和方差进行标准化，标准化公式如下：
第三步： 模型训练、预测并输出分类报告 采用数值化和标准化处理后的数据集，进行SVM算法分类并输出混淆矩阵和分类报告，从精确率：precision、召回率：recall、 调和平均f1值:f1-score和支持度:support四个维度评价分类预测效果。
（1）数据集
原始的数据集：kddcup.data.txt
数值化后的数据集：kddcup.data.numerization.txt
数值化并修正错误数据后的数据集：kddcup.data.numerization_corrected.txt
数值化、修正错误数据、标准化后的数据集：kddcup.data.numerization_corrected_normalizing_StandardScaler.txt
（2）程序
这三个程序是分步骤完成kddcup数据集分类：
第一步：数据数值化.ipynb
第二步：数据标准化.ipynb
第三步：模型训练与预测.ipynb
（3）最终一步实现
经过改进后，将所有的数据处理都写一起的程序：数值化_标准化_模型训练与预测三合一.ipynb
python: 3.6.12 csv: 1.0 numpy: 1.19.2 pandas: 1.1.5 scikit-learn: 0.23.2 IPython: 7.16.1 Pytorch：1.4.0