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本项目是使用机器学习算法来分类SQL注入语句与正常语句：
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使用了SVM,Adaboost，决策树，随机森林，逻辑斯蒂回归，KNN，贝叶斯等算法分别对SQL注入语句与正常语句进行分类。
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data是收集的样本数据
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file中存放的是训练好的各个模型
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featurepossess.py是对原始样本进行预处理，提特征。
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sqlsvm.py等py文件是训练模型
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testsql是对训练好的模型进行测试，用准确率来度量模型效果。
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