博主您好！在用决策树分析CICIDS数据集时，我想等这个做好之后，再采用lightgbm试试的，但是看到你说效果不明显，然后我这个简单的决策树也没有弄好，就是我想问问决策树对CICIDS数据的分类都是根据最后一列的标签值进行分类吗？
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- 2022-10-17 17:38回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习零基础理解决策树分析
- 2022-02-03 21:18回答 1 已采纳 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()在进行分支的时候特征选择是随机的，即使是splitter=”best”的时候。打印dt_clf.feature_importa
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2019-08-13 14:01机器学习技术，如监督学习中的决策树、随机森林、支持向量机，甚至深度学习中的神经网络，都可以用来从大量流量数据中学习特征，构建分类器来区分正常流量与异常流量。通过特征工程，可以提取如流量大小、连接频率、...
- 2019-09-05 11:16回答 1 已采纳 在吴恩达的机器学习教学中说过，归一化后-0.3到0.3的数据是极好的。肉眼看是没什么区分度，但是当你的数据特征维度稍大一些，比如十维，二十维，三十维，那么在对应的维度空间里，样本和样本之间的距离还是很
- 2019-04-28 20:32回答 2 已采纳 可以进行多目标，比如在回归问题中，决策树和神经网络就可以同时预测多个目标值。 可以参考论文，A survey on multi‐output regression
- 回答 1 已采纳 分割数据集到训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y) 你加载模型直接预测 不需要对数据进行再
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- 2022-02-27 18:35回答 2 已采纳 理论上可以做，但样本量太少。首先，你的问题不是很明确，你是聚类问题（59个样本没有分类标记），还是分类问题（59个样本已标记属于那种分类）。如果是聚类问题，这些特征和样本也是可以做的，只是效果很难说。
- 2023-02-08 21:05回答 3 已采纳 估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集，其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是，估计集用来估计模型参数，而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
- 2023-03-10 17:09回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ当使用H2O的AutoML功能时，可以同时尝试多种模型（包括随机森林和逻辑回归），并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。以下是使用H2O AutoML进行分类任务的示例代码
- 2021-12-21 13:46过动猿的博客 文章目录Benchmarking of Machine Learning for Anomaly Based Intrusion Detection Systems in the CICIDS2017 Dataset论文摘要论文解决的问题1.ANN（人工神经网络）2.DT（决策树）3.knn4.NB（朴素贝叶斯）5.RF...
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2024-05-22 16:15爱吃蔬菜不挑食的博客 机器学习技术的引入为网络安全领域带来了新的希望，它不仅能自动检测和响应威胁，还能不断学习和适应新的攻击方式。本文将深入探讨机器学习在网络安全中的应用、优势及其未来前景。
- 2024-08-11 02:24光剑书架上的书的博客 1. 背景介绍 1.1 网络流量分析的意义 网络流量分析是网络安全、网络管理和网络优化等领域的关键技术。通过对网络流量进行深入分析，我们可以： 识别网络攻击: 检测恶意软件、DDoS攻击、入侵企图等安全威胁。
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