Skip to main content

Table 33 Classification results for the keylogging dataset with sampling and default hyperparameters experiments; mean and standard deviations of AUC and AUPRC, (10 iterations of 5-fold cross-validation)

From: IoT information theft prediction using ensemble feature selection

Experiment name

Mean

SD

Mean

SD

AUC

AUC

AUPRC

AUPRC

CatBoost RUS 1:3

0.99779

0.00151

0.99980

0.00034

CatBoost RUS 1:1

0.99796

0.00165

0.99981

0.00036

DT RUS 1:3

0.99557

0.00230

0.99103

0.00343

DT RUS 1:1

0.99573

0.00206

0.98674

0.00620

Light GBM RUS 1:3

0.99674

0.00201

0.99944

0.00099

Light GBM RUS 1:1

0.99720

0.00199

0.99962

0.00053

LR RUS 1:3

0.99455

0.00236

0.99720

0.00283

LR RUS 1:1

0.99524

0.00233

0.99650

0.00576

MLP RUS 1:3

0.99591

0.00212

0.99877

0.00148

MLP RUS 1:1

0.99617

0.00192

0.99750

0.00985

NB RUS 1:3

0.99176

0.00211

0.97408

0.00570

NB RUS 1:1

0.99189

0.00212

0.97173

0.00698

RF RUS 1:3

0.99649

0.00209

0.99971

0.00049

RF RUS 1:1

0.99688

0.00193

0.99961

0.00062

XGBoost RUS 1:3

0.99662

0.00197

0.99955

0.00065

XGBoost RUS 1:1

0.99685

0.00188

0.99956

0.00063