NSL_KDD基于随机森林
时间: 2023-10-03 15:05:00 浏览: 66
NSL_KDD基于随机森林进行了入侵检测分类研究。随机森林是一种集成学习的算法,它包含多个决策树,并且每个决策树都有决策权。因此,随机森林可以很好地提高分类的准确性。
在NSL_KDD中,随机森林被用来解决多分类的问题。随机森林中的每棵决策树都可以分成不同的类别,因此对每个类别进行分类时,使用与之相关的决策树。这样就可以实现多分类。
此外,NSL_KDD还考虑了几个问题来优化随机森林的性能。这些问题包括:每个决策树的样本集个数n的选择、每个决策树的特征个数m的选择、数据预处理、随机森林中基评估器的数量n_estimators的选择等。通过解决这些问题,NSL_KDD基于随机森林可以有效地进行入侵检测分类研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [NSL-KDD 基于随机森林的分类模型](https://blog.csdn.net/weixin_44342160/article/details/121509865)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [研究型论文_基于随机森林的入侵检测分类研究](https://blog.csdn.net/Dajian1040556534/article/details/121740206)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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