使用嵌套交叉验证方案的机器学习方法，模型了高速列车系统在第五代（5g）移动通信网络中的性能，以优化手 over、资源分配和提高移动性，具有显著结果。
本文提出了一种针对 unsw-nb15 数据集的机器学习分类器的数据驱动设计和性能评估方法，使用 balanced bagging、extreme gradient boosting、hellinger distance decision tree 等集成方法来解决不平衡数据问题，提出了两种新的算法来解决类重叠问题，并提高了测试数据的分类性能。
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