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CSE-CIC-IDS-2018的数据分析采用随机森林方法

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简介：
本研究运用随机森林算法对CSE-CIC-IDS-2018数据集进行深度分析，旨在提升入侵检测系统的准确性与效率。 该指令检测系统使用CSE-CIC-IDS-2018数据集，并采用随机森林算法进行机器学习分析，专门用于识别DDoS攻击。此模型仅基于“Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”文件来进行数据分析。我将该模型应用于软件定义网络中利用sFlow的环境中，通过Django和Django-Channels来检测DDoS攻击。

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  • CSE-CIC-IDS-2018的数据分析采用随机森林方法
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    本研究运用随机森林算法对CSE-CIC-IDS-2018数据集进行深度分析，旨在提升入侵检测系统的准确性与效率。 该指令检测系统使用CSE-CIC-IDS-2018数据集，并采用随机森林算法进行机器学习分析，专门用于识别DDoS攻击。此模型仅基于“Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”文件来进行数据分析。我将该模型应用于软件定义网络中利用sFlow的环境中，通过Django和Django-Channels来检测DDoS攻击。
     
  • 随机森林算法分析
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    随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行汇总来提高分类和回归任务的准确性和稳定性。 随机森林回归预测的精度优于支持向量机。随机森林算法（版本3.3）由Leo Breiman和Adele Cutler编写，并采用MATLAB与Fortran混合编程，需要安装Fortran编译器。此工具仅适用于Windows平台上的MATLAB R13。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
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    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法，适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
     
  • 基于随机森林的遥感数据分类方法
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    本研究提出了一种利用随机森林算法对遥感大数据进行高效、准确分类的方法，旨在提高土地覆盖识别精度。 随机森林分类脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。我正在使用的环境是Anaconda（Python 3.8），并且用到了以下软件包：OSGEo的GDAL，OGR以及scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。 我们很高兴地宣布我们的新软件Maptor 1.4beta已于2020年11月11日发布为Beta版。该版本能够对遥感数据进行随机森林分类和回归处理。档案文件Classifcation_script.ipynb包含示例输出的Jupyter笔记本，而Classifcation_script.py则是用于准备数据并以.tif格式修改脚本以适应遥感影像训练和验证，并将这些数据转换为GIS形状文件（多边形）。 重要提示：在使用此软件时，请引用我的脚本。
     
  • 采用随机森林技术的特征提取方法
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    本研究探讨了运用随机森林算法进行高效特征选择和数据降维的方法，旨在提升机器学习模型的预测性能与解释力。 本段落提出了一种结合随机森林与转导推理的特征提取方法。该方法的具体步骤为：首先利用带有标签的训练样本建立一个随机森林模型；然后将无标签的数据集导入此模型，生成包含所有数据（包括有标签的训练样本和无标签测试数据）之间的相似性矩阵；接着对这个相似性矩阵进行多维尺度变换以获得全体数据在低维度下的表示形式。通过这种方法，在保留原始高维特征信息的基础上，使得不同类别的数据点能在降维后的空间中更加容易区分。 实验结果表明，相较于传统的主成分分析方法（PCA），本研究提出的方法能够更有效地利用无标签测试集中的分布特性，并将其融入到相似性矩阵当中去。这不仅有助于提升整个样本集合的数据表示效果，还可以进一步优化分类器的性能表现。 此外，文章还探讨了特征提取维度变化对最终模型准确率的影响情况，为实际应用提供了重要的参考依据。
     
  • matlab.zip_AUC_huntxju_随机森林分类AUC_随机森林
    优质
    本资源为MATLAB代码包，由huntxju分享，专注于使用随机森林算法进行分类，并评估其性能指标AUC值。适合机器学习研究与应用。 对于特定数据集的分类任务，采用交叉验证方法，并使用随机森林进行模型训练。评估分类器性能的标准包括AUC、AUPR和Precision指标。
     
  • 随机森林_随机森林Matlab_随机森林工具箱_随机森林回归
    优质
    本资源提供随机森林算法在MATLAB中的实现，涵盖分类与回归应用。包含详细的随机森林工具箱及教程文档，助力用户深入理解与使用随机森林模型。 随机森林MATLAB工具箱可以用于分类和回归任务。
     
  • CIC-IDS-2018入侵检测数据集_首版
    优质
    CIC-IDS-2018入侵检测数据集是网络安全领域的重要资源，首次发布即包含了多种网络攻击的真实流量记录，为研究人员提供了丰富的测试和验证环境。 CIC-IDS-2018入侵检测数据集可以从官方的AWS上下载，一共包含三个压缩包，每个压缩包内部有10个csv文件，请自行选取需要的数据。
     
  • 影像分类的随机森林方法.rar
    优质
    本研究探讨了利用随机森林算法进行影像分类的有效性与精确度，通过大量数据测试验证其在图像识别中的优势。 自己搜集的关于随机森林在影像分类方面的论文，希望能帮助到大家。
     
  • 影像分类的随机森林方法.rar
    优质
    本研究探讨了利用随机森林算法进行影像分类的有效性，通过实验分析展示了该方法在处理大规模、高维度遥感数据中的优越性能和广泛应用前景。 随机森林影像分类.rar