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使用scikit-learn的决策树和神经网络解决KDD99数据集问题（kdd99-scikit）

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简介：
本项目运用Python库scikit-learn中的决策树与神经网络算法对KDD99数据集进行处理，旨在识别网络安全入侵模式。通过模型训练与评估，探索不同方法在大规模复杂数据上的应用效果。 KDD99 数据集用于建立网络入侵检测系统，这是一种能够区分“不良”连接（即入侵或攻击）与“良好”的正常连接的预测模型。需要注意的是，在测试数据中，并非所有概率分布都与训练数据相同，且包括了一些未出现在训练数据中的特定攻击类型。 例如，以下是一条从训练集快照（raw/kddcup.data_10_percent.txt）中提取出来的记录： ``` 0,tcp,http,SF,181,5450,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0, 8 8 9 9 normal. ``` 另一条记录如下： ``` tup_http,SF, 239 486 ... norm， ``` 这些数据用于训练决策树（CART）和多层感知器模型，以识别网络中的异常行为。

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  • 使用scikit-learn的决策树和神经网络解决KDD99数据集问题（kdd99-scikit）
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    本项目运用Python库scikit-learn中的决策树与神经网络算法对KDD99数据集进行处理，旨在识别网络安全入侵模式。通过模型训练与评估，探索不同方法在大规模复杂数据上的应用效果。 KDD99 数据集用于建立网络入侵检测系统，这是一种能够区分“不良”连接（即入侵或攻击）与“良好”的正常连接的预测模型。需要注意的是，在测试数据中，并非所有概率分布都与训练数据相同，且包括了一些未出现在训练数据中的特定攻击类型。 例如，以下是一条从训练集快照（raw/kddcup.data_10_percent.txt）中提取出来的记录： ``` 0,tcp,http,SF,181,5450,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0, 8 8 9 9 normal. ``` 另一条记录如下： ``` tup_http,SF, 239 486 ... norm， ``` 这些数据用于训练决策树（CART）和多层感知器模型，以识别网络中的异常行为。
     
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    KDD99数据集是网络安全领域内的一个经典公开数据集，包含了广泛网络活动的数据样本，旨在用于检测和预防入侵行为的研究与开发。 网络安全领域内经典的公开数据集是KDD99。利用这个数据集可以开展基于机器学习的网络入侵检测方法的研究与验证。
     
  • Decision-Trees-Cancer-Prediction: 使用现有数据和决策树模型预测乳腺癌的实例（基于Scikit-learn）
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    本项目利用Scikit-learn库中的决策树算法，结合现有医疗数据集，构建了用于预测乳腺癌的机器学习模型。通过优化参数实现高精度预测，为临床诊断提供有力支持。 决策树癌症预测使用现有数据通过决策树进行学习来预测乳腺癌的示例（scikit-learn / python）。加工收集的数据样本已分为测试样本和训练样本。 使用scikit的决策树生成器和转换集，可用于基于ID3算法生成树。然后可以将测试数据用于交叉验证生成的树的准确性。这个小程序还生成pdf文件以可视化所创建的树。 注意：该程序仅用于演示/实验目的。 依赖项包括python、numpy、scipy 和 scikit-learn以及 pydotplus和graphviz库，建议使用Python版本2.7进行安装上述软件包，请遵循以下命令： ``` pip install numpy pip install scipy pip install scikit-learn ```
     
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    Skorch是基于PyTorch开发的一个高级框架，它提供了与Scikit-Learn接口的无缝集成，使用户能够方便地使用和调整深度学习模型。 skorch 是一个基于 PyTorch 的神经网络库包装器，它兼容 scikit-learn。下面是一些资源： 文档 源代码示例 为了查看更详细的示例，请参考相关资料。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from torch import nn import torch.nn.functional as F from skorch import NeuralNetClassifier X, y = make_classification(1000, 20, n_informative=10, random_state=0) X = X.astype(np.float32) y = y.astype(np.int64) class MyModule(nn.Module): def __init__(self, num_units=10, nonlin=F.relu): super(MyModule, self).__init__() self，定义到此为止。接下来的代码可以按照需要进行修改或扩展。 ```
     
  • XGBRegressor：利用Python 2.7、scikit-learn及XGBoost解决回归问题的简易方法
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    本简介介绍使用Python 2.7结合scikit-learn与XGBoost库中XGBRegressor模型，提供一种简便的方法来处理回归预测问题。 使用Python 2.7结合scikit-learn和XGBoost进行回归问题的简单实现可以通过XGBRegressor来完成。
     
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    Scikit-Learn是Python语言中专门用于机器学习的热门库，提供了包括分类、回归、聚类在内的多种算法和模型。 Python 机器学习 scikit-learn 手册有2000多页，内容非常全面。
     
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