代价敏感决策树模型平衡CICIDS-2017数据集算法代码

下面是一个使用代价敏感决策树模型平衡 CICIDS-2017 数据集的示例代码。这个代码中，我们使用了 imbalanced-learn 库中的 `DecisionTreeClassifier` 和 `ClassificationReport` 类，以及 pandas 库中的 `read_csv` 函数来读取数据集。

from imblearn.tree import DecisionTreeClassifier
from imblearn.metrics import classification_report_imbalanced
import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data/CICIDS2017.csv')

# 提取特征和标签
X = df.drop('Label', axis=1).values
y = df['Label'].values

# 平衡数据集
sampler = RandomUnderSampler(sampling_strategy='auto', random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sampler.fit_resample(X, y)

# 构建代价敏感决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=5, class_weight={0: 1, 1: 5})

# 训练模型
clf.fit(X_resampled, y_resampled)

# 预测
y_pred = clf.predict(X)

# 打印评估报告
report = classification_report_imbalanced(y, y_pred)
print(report)

在这个代码中，我们首先使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取 CICIDS-2017 数据集，并使用 `drop` 函数删除标签列以提取特征。然后，我们使用 `RandomUnderSampler` 类平衡数据集，使用 `fit_resample` 方法返回平衡后的特征和标签。接着，我们使用 `DecisionTreeClassifier` 类构建一个代价敏感决策树模型，并传入各种参数，例如 criterion、min_samples_leaf 和 class_weight 等。最后，我们使用 `fit` 方法训练模型，使用 `predict` 方法对原始数据集进行预测，并使用 `classification_report_imbalanced` 函数打印模型的评估结果。