Advertisement

SMOTE的Matlab代码与KDD-CUP-99-Python: 使用Python和Scikit-Learn处理KDDCUP99数据...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目使用Python及Scikit-Learn库处理KDDCUP99数据集，结合MATLAB实现的SMOTE算法提升不平衡分类问题性能，促进网络安全研究。 使用Python、scikit-learn和matplotlib对原始KDD Cup 99网络入侵检测数据集的10%子集进行分析和预处理。 线性可分性测试：采用凸包(Convex-Hull)方法来评估各种攻击类型的线性可分性。正常类与两种最常见的攻击类型——海王星( Neptune ) 和蓝精灵 (Teardrop) 的边界在二维图中可视化，以展示它们的非线性关系。 使用SMOTE和Cluster-Centroids重采样：为了减轻预处理阶段描述的数据不平衡问题，应用了常见的重采样技术。欠采样通过聚类中心(Cluster Centroids)方法实现，该方法将数据基于相似性分组，并且目标是尽可能避免信息丢失。过采样则采用合成少数类过样本技术(SMOTE)，通过对少数类别中的点附加其k最近邻来生成新的样本。 此项目许可归Timea Magyar所有。允许以源代码和二进制形式重新发布和使用，只要满足相关条件即可。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SMOTE的Matlab代码与KDD-CUP-99-Python: 使用Python和Scikit-Learn处理KDDCUP99数据...
    优质
    本项目使用Python及Scikit-Learn库处理KDDCUP99数据集，结合MATLAB实现的SMOTE算法提升不平衡分类问题性能，促进网络安全研究。 使用Python、scikit-learn和matplotlib对原始KDD Cup 99网络入侵检测数据集的10%子集进行分析和预处理。 线性可分性测试：采用凸包(Convex-Hull)方法来评估各种攻击类型的线性可分性。正常类与两种最常见的攻击类型——海王星( Neptune ) 和蓝精灵 (Teardrop) 的边界在二维图中可视化，以展示它们的非线性关系。 使用SMOTE和Cluster-Centroids重采样：为了减轻预处理阶段描述的数据不平衡问题，应用了常见的重采样技术。欠采样通过聚类中心(Cluster Centroids)方法实现，该方法将数据基于相似性分组，并且目标是尽可能避免信息丢失。过采样则采用合成少数类过样本技术(SMOTE)，通过对少数类别中的点附加其k最近邻来生成新的样本。 此项目许可归Timea Magyar所有。允许以源代码和二进制形式重新发布和使用，只要满足相关条件即可。
     
  • KDD Cup 99 数据合集.zip
    优质
    此资料为KDD Cup 99竞赛的数据集合，包含电信公司呼叫数据，可用于客户分类、欺诈检测等数据分析和机器学习任务。 KDD CUP99数据集用于入侵检测，包含测试集、训练集以及各占10%的子集。
     
  • 利用scikit-learn和Python实现超参数调优（附带Python代码及数据集）
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Python的scikit-learn库进行机器学习模型的超参数优化。文中不仅提供了详细的步骤说明，还包含了实际的Python代码示例以及相关数据集链接，帮助读者轻松上手实践超参数调优技术。 在本教程中，您将学习如何使用 scikit-learn 和 Python 调整模型超参数。 我们将从讨论什么是超参数调整以及它为什么如此重要开始。 接下来，我们会配置开发环境并检查项目目录结构。 然后执行三个 Python 脚本来进行演示： 1. 不做任何超参数调整直接训练模型以获得基准性能； 2. 使用“网格搜索”算法详尽地检验所有可能的超参数组合——这种方法确保全面扫描但速度较慢； 3. 最后，使用“随机搜索”，从分布中抽取各种超参数值（不能保证覆盖所有值，但在实践中通常与网格搜索一样准确且运行更快）。
     
  • KDD Cup 数据集
    优质
    KDD Cup数据集是每年知识发现与数据挖掘会议(KDD)中数据挖掘竞赛使用的标准数据集合，用于促进数据科学和机器学习的研究与发展。 KDDCUP数据集是一个完整的入侵检测数据集，包含了多种攻击方式的数据。
     
  • KDD Cup 99 数据集上的二分类异常检测
    优质
    本研究聚焦于KDD Cup 99数据集，采用多种机器学习算法进行二分类异常检测，旨在提升网络安全领域的入侵检测效率与准确性。 KDD CPU99 数据集已经经过处理，适合用于二分类问题如异常检测。数据集已分为训练集与测试集，并分别保存在两个文件中。
     
  • Sklearn库在Python中的应用：Scikit-Learn
    优质
    简介：Scikit-Learn是基于Python的机器学习工具包，本文将介绍其核心模块和功能，并探讨它如何简化模型训练、评估及预测的过程。 Scikit-learn 是一个用于 Python 编程语言的免费软件机器学习库。它包含多种分类、回归及聚类算法，例如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升、K-means 和 DBSCAN，并且与 Python 的数值和科学计算库 NumPy 和 SciPy 兼容。 进行机器学习项目时通常会遵循以下步骤： 1. 获取数据文件并附加相关数据。 2. 数据清理，从特征之间的关联中获取信息。 3. 特征选择 4. 数据缩放 5. 数据分割 6. 选择最佳算法（如回归、分类 - SVM、K-means、KNN 等）。
     
  • Python中使用NumPy、Matplotlib、Pandas和Scikit-learn的教程总结文档
    优质
    本教程总结文档全面介绍如何在Python中利用NumPy、Matplotlib、Pandas及Scikit-learn等库进行数据分析与科学计算，适合初学者参考学习。 本段落将指导你如何使用Python进行编程，并详细介绍如何利用NumPy数组以及绘制图表的方法。此外，还会教你如何通过sklearn框架调用机器学习方法。
     
  • scikit-uplift：采用scikit-learn风格的Python uplift模型构建
    优质
    scikit-uplift是基于scikit-learn框架开发的一款用于构建和评估uplift模型的Python库，适用于营销等场景下提升用户响应效果的研究与应用。 scikit-uplift（sklift）是一个用于提升建模的Python软件包，它提供了快速且符合sklearn风格的模型实现、评估指标以及可视化工具。通过提升建模可以估算治疗的效果，并有效地定位那些最有可能对营销活动做出响应的客户。 提升建模的应用场景包括： - 在营销活动中定位潜在客户。 - 对于某些受欢迎的产品促销非常有用，因为在这些产品中很大一部分客户即使没有受到任何影响也会自行采取目标动作。通过建立升力模型可以找到只有在收到某种处理（例如推送通知）后才会执行特定操作的客户群体。 - 结合流失预测和提升建模来为可能流失的一组客户提供奖励措施。 - 在广告系列中选择一小部分每位客户的花费较高的用户。 scikit-uplift的主要特性包括： - 舒适且直观，与scikit-learn类似的API； - 可以使用任何与scikit-learn兼容的模型。
     
  • scikit-learn在Python 2.7的安装包
    优质
    简介：Scikit-learn是基于Python语言的数据分析库，专门针对机器学习和数据挖掘任务。此版本为适用于Python 2.7环境的安装包，提供分类、回归、聚类等算法模型。 这个安装方法很简单，只需像安装普通软件一样直接运行即可，它会自动安装到Python路径下。