推荐5个开源的网络流量数据集

1. DARPA Intrusion Detection Data Sets
2. KDD Cup 1999 Data Set
3. UNSW-NB15 Data Set
4. ISCX VPN-nonVPN Data Set
5. CICIDS2017 Data Set

相关问题

交通流量预测训练自己的数据集

您可以按照以下步骤训练自己的交通流量预测模型：

1. 收集数据：首先，您需要收集交通流量的数据。这些数据可以包括时间戳、道路信息、天气条件等。您可以从交通管理机构、传感器、GPS设备等来源获取这些数据。

2. 数据预处理：在训练模型之前，您需要对数据进行预处理。这可能包括处理缺失值、异常值和重复值，进行特征选择和特征工程，以及进行数据归一化或标准化。

3. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，您可以将数据集按照 70% - 15% - 15% 的比例划分为这三个子集。

4. 构建模型：选择适合您的数据和问题的模型。常用的交通流量预测模型包括基于回归的模型（如线性回归、支持向量回归）、时间序列模型（如ARIMA、LSTM）和神经网络模型（如CNN、RNN）。

5. 训练模型：使用训练集来训练您选择的模型。根据模型的不同，您可能需要选择合适的损失函数和优化算法。调整模型的超参数（如学习率、批量大小、隐藏层大小等）以优化模型性能。

6. 模型评估：使用验证集来评估训练的模型性能。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）等。

7. 模型优化：根据评估结果，您可以尝试不同的模型架构、调整超参数或采用正则化技术来进一步优化模型。

8. 模型测试：最后，使用测试集来对您优化后的模型进行最终的评估和验证。确保模型在实际情况下的预测性能良好。

请注意，以上步骤仅为一般指导，具体的实施可能因您的数据和问题而有所不同。您可以参考相关文献和开源项目，如TensorFlow、PyTorch等，来获取更详细的指导和示例代码。