通过上图可以发现恶意流量与正常流量在所选的特征上有显著差异,因此可以用于流量分类,可以进一步的实验。 在分类器上,我选择了随机森林分类器,因为随机森林分类器具有较强的分类能力,而且不用比较麻烦的数据预处理工作。随机森林分类器的树的数量是一个关键参数,不同数量的树可能对分类精度有较大影响,较少的树可能无...
ThunderGBM– 用于 GPU 上的 GBDTs 和随机森林的快速库。 LightGBM– 基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升(GBDT、GBRT、GBM 或 MART)框架,用于排名、分类和许多其他机器学习任务。 CatBoost– 决策树库上的通用梯度提升,具有开箱即用的分类功能支持。它易于安装,包含快速推理实现,并支持 CPU 和 GPU(甚至...
利用这些抽象特征可以提取多种具体的统计特征,比如某个维度的方差、中位数、标准差等等。小编在做该类(pc控制pc,pc控制android有细微的差异)检测模型中共输入70个左右的统计特征和字段特征,采用了比较稳定的树模型结构的算法,比如:随机森林、GBDT、xgboost等。由于样本数据实在是难以获取,过采样也无法解决问题的本质,所...
利用这些抽象特征可以提取多种具体的统计特征,比如某个维度的方差、中位数、标准差等等。小编在做该类(pc控制pc,pc控制android有细微的差异)检测模型中共输入70个左右的统计特征和字段特征,采用了比较稳定的树模型结构的算法,比如:随机森林、GBDT、xgboost等。由于样本数据实在是难以获取...
faiss:此库(C/C++)用于高效相似性搜索和密集向量聚类。它包含以任何大小的向量集进行搜索的算法,这些向量可能不适合 RAM 中的矢量集。它还支持通过 CUDA 提供的可选 GPU 和可选 Python 接口。 GitHub:https://github.com/facebookresearch/faiss 12.随机森林 ...
小编在做该类(pc控制pc,pc控制android有细微的差异)检测模型中共输入70个左右的统计特征和字段特征,采用了比较稳定的树模型结构的算法,比如:随机森林、GBDT、xgboost等。由于样本数据实在是难以获取,过采样也无法解决问题的本质,所以暂时不考虑使用深度学习去尝试。不过对于加密流量的恶意c&c检测模型,小编当时是采用了...
RandomForestClassifier是实现随机森林算法的一个类,专门用于解决分类问题。这个分类器集成了多个决策树分类器的预测,通过投票机制来提高整体的分类准确率。常用参数如下, 使用代码, # 导入必要的库fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForest...
随机森林可处理大量输入变量,并且可以得到变量重要性排序,在实际中,有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码,并通过F值判断模型效果。...随机森林随机森林是一种常用的集成学习算法,基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建,最终结果
- 分类算法(Classification Algorithms):如逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)、神经网络(Neural Networks)等。 - 回归算法(Regression Algorithms):如线性回归(Linear Regression)、岭回归(Ridge Regression)、Lasso回归(Lasso Regr...
随机森林是一种集成学习方法,其核心思想是将多个决策树模型集成在一起,通过集体决策来获得更准确的结果。在华数杯c题中,这种集成学习方法发挥了重要作用,值得深入了解。 1. 决策树模型 我们需要了解决策树模型。决策树是一种树形结构,可用于分类和回归任务。在随机森林中,每棵决策树都是一个弱学习器,通过结合多棵...