运动员选拔与网络入侵检测数据集AthleteSelectionandNetworkIntrusionDetectionDataset-malsharifm
数据来源：互联网公开数据
标签：运动员选拔, 运动表现, 网络安全, 入侵检测, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 异常检测
数据概述：
该数据集包含两类数据，分别用于运动员选拔和网络入侵检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源不限，适用于通用的运动员选拔和网络安全场景。
数据维度：
AthleteSelection.csv 和 AthleteTest.csv：包含运动员姓名（Athlete）、速度（Speed）、敏捷性（Agility）以及是否被选中（Selected）等特征，用于运动员选拔模型的训练和测试。
Network_Intrusion.csv：包含网络连接的各种特征，如持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及一个表示连接是否为入侵的类别标签（class），用于网络入侵检测。
数据格式：均为 CSV 格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于运动员选拔模型的构建、网络入侵检测模型的训练和评估。
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：适用于运动科学和网络安全领域的学术研究，如运动员表现预测、入侵行为分析等。
行业应用：为体育行业和信息安全行业提供数据支持，例如，辅助教练进行运动员评估、为安全产品提供训练数据等。
决策支持：支持运动员选拔决策和网络安全风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解相关领域。
此数据集特别适合用于探索运动员表现与选拔结果之间的关系、网络连接特征与入侵行为之间的关联，帮助用户实现运动员选拔优化和网络安全防护能力提升。
