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層次采樣的代價敏感隨機森林算法及其應(yīng)用
關(guān)鍵詞：隨機森林 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 樣本類別傾斜 層次采樣 代價敏感
摘要：機器學(xué)習(xí)算法在入侵檢測系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用,提升了入侵檢測系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確率。然而,入侵?jǐn)?shù)據(jù)類傾斜和數(shù)據(jù)流量劇增問題,導(dǎo)致其被使用的局限性。針對此問題,提出一種分布式層次采樣的代價敏感隨機森林算法。利用層次采樣技術(shù)降低樣本類別傾斜比率,通過隨機森林算法進行特征選擇,構(gòu)建敏感隨機森林算法的分布式檢測網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明,該算法可以減小數(shù)據(jù)類別傾斜影響,提升分類器性能,提高檢測效率。
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