RFC890：外部网关协议实施计划与互联网络发展

外部网关
协议执行表
需积分: 0 0 下载量 196 浏览量 更新于2024-09-09 收藏 39KB DOC 举报
"RFC890_外部网关协议执行表.doc" 这篇文档是关于外部网关协议（EGP）实施计划的RFC890，它详细描述了在国际互联网上执行EGP的策略和时间安排。RFC（Request for Comments）是互联网标准过程中的一个关键文档，用于提出、讨论和记录互联网协议和技术的建议。此文档由Jon Postel撰写，并由Internet Systems Consortium (ISI)发布，旨在成为ICCB（Inter-Corporate Computer Board）和DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）的官方政策声明。 当前形势中，互联网包含了大量的智能网关和无智能网关。智能网关使用网间连接协议（GGP）来动态交换路由信息，而无智能网关则依赖人工干预更新其在智能网关路由表上的信息。这种手动操作随着无智能网关数量的增长变得越来越不切实际。GGP程序存在容量限制，急需改进，但改进工作因涉及多个不同团体维护的网关而复杂。 未来的展望是，互联网将出现大量平等且独立的网关系统，每个都将拥有自己的内部路由协议（IGP），可能通过EGP与其他自治系统中的网关通信。这预示着网关的智能化将进一步推动IGP的发展，从而实现更高效的路由选择。 过渡期间，需要确保新的EGP程序能够在不同的网关系统之间平稳集成，同时保持网络的稳定性和性能。政策声明可能涉及如何逐步引入新协议、测试方法以及与现有网络基础设施的兼容性问题。 文档的其余部分可能涵盖了这些变化对网络管理员、服务提供商以及整个互联网社区的影响，包括可能需要的培训、技术支持和可用资源。此外，参考资料可能列出了相关的技术文档、标准和其他参考资料，以便读者进一步研究EGP的实施细节。 RFC890是互联网发展历史上的一个重要文件，它为EGP的广泛部署设定了蓝图，对促进互联网的扩展和全球化起到了关键作用。这份文档对于理解早期互联网的架构和协议演进具有重要的历史价值，同时也为当前的网络工程师提供了关于网络协议实施和管理的宝贵经验。

RFC1131_OSPF规范.doc

2019-08-23 上传
本文档，RFC1131，详细阐述了OSPF（开放最短路径优先，Open Shortest Path First）路由协议的规范，它是互联网标准跟踪协议的一部分，旨在促进其持续改进。该文档的发布没有限制，旨在为互联网社区提供广泛的信息和...

RFC975_自治联邦 .doc

2019-08-22 上传
这一RFC文档的目的在于对外部网关协议（EGP）提出某种改进，使其支持一种简单的、多层的路由能力，同时又不损害当前EGP模型的健壮性。本备忘录还需要讨论和建议以进一步完善，其发布没有任何限制。 摘要 这一改进...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

2023-06-09 上传
rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, ...

result_svm = load_svm.predict(newdata_std) result_gbc = load_gbc.predict(newdata) result_rfc = load_rfc.predict(newdata)这是什么意思

2023-06-13 上传
其中，load_svm、load_gbc和load_rfc是预先训练好的SVM、GBC和RFC三个模型，newdata_std和newdata是要进行预测的新数据，predict()函数用于对新数据进行预测，返回的结果分别存储在result_svm、result_gbc和result_...

score=[] for i in threshold: X_embedded=SelectFromModel(RFC_,threshold=i).fit_transform(x,y) once=cross_val_score(RFC,X_embedded,y,cv=5).mean() score.append(once) plt.plot(threshold,score) plt.show() 提示Cannot clone object. You should provide an instance of scikit-learn estimator instead of a class.

2023-07-15 上传
在你的代码中，`RFC` 是一个类，而不是一个实例化的对象。 为了解决这个问题，你需要实例化一个 `RFC` 对象，并将其传递给 `cross_val_score`。修改代码如下： ```python score = [] for i in threshold: X_...

accuracy_lst_rfc = [] precision_lst_rfc = [] recall_lst_rfc = [] f1_lst_rfc = [] auc_lst_rfc = [] rfc_sm = RandomForestClassifier() #rfc_params = {} rfc_params = {'max_features' : ['auto', 'sqrt', 'log2'], 'random_state' : [42], 'class_weight' : ['balanced','balanced_subsample'], 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'bootstrap' : [True,False]} rand_rfc = RandomizedSearchCV(rfc_sm, rfc_params, n_iter=4) for train, val in sss.split(X_train_sm, y_train_sm): pipeline_rfc = imbalanced_make_pipeline(SMOTE(sampling_strategy='minority'), rand_rfc) # SMOTE happens during Cross Validation not before.. model_rfc = pipeline_rfc.fit(X_train_sm, y_train_sm) best_est_rfc = rand_rfc.best_estimator_ prediction_rfc = best_est_rfc.predict(X_train_sm[val]) accuracy_lst_rfc.append(pipeline_rfc.score(X_train_sm[val], y_train_sm[val])) precision_lst_rfc.append(precision_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) recall_lst_rfc.append(recall_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) f1_lst_rfc.append(f1_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) auc_lst_rfc.append(roc_auc_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) print('---' * 45) print('') print("accuracy: {}".format(np.mean(accuracy_lst_rfc))) print("precision: {}".format(np.mean(precision_lst_rfc))) print("recall: {}".format(np.mean(recall_lst_rfc))) print("f1: {}".format(np.mean(f1_lst_rfc))) print('---' * 45)

2023-05-29 上传
接着，定义了一个随机森林分类器(rfc_sm)，并设置了一些可能需要调整的参数(rfc_params)，这些参数将会在随机搜索中进行优化。然后，使用RandomizedSearchCV构造了一个带有随机森林分类器和随机搜索优化器的管道...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

2023-06-07 上传
在你的代码中，你正在尝试从 `train_data` 对象上...同时，你需要使用 `rfc.fit(train_X, train_y)` 在训练数据上拟合分类器，然后使用 `rfc.predict(train_X)` 和 `rfc.predict(test_X)` 在训练集和测试集上进行预测。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC RFC_=RFC(n_estimators=10,random_state=0) X_embedded=SelectFromModel(RFC_,threshold=0.005).fit_transform(x,y)

2023-07-20 上传
这段代码使用了特征选择方法 `SelectFromModel`，并结合随机森林分类器 `RFC` 进行特征选择。首先，通过 `RFC(n_estimators=10, random_state=0)` 创建了一个随机森林分类器对象 `RFC_`，其中 `n_estimators` 参数...

rfc2327_sdp.pdf

2023-10-10 上传
rfc2327_sdp.pdf是指RFC 2327文件中的SDP（Session Description Protocol）的PDF版本。 SDP是一种用于描述多媒体会话协议的协议。它被用于在互联网上传输音频、视频和其他媒体流。RFC 2327是SDP的标准化文档，它...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

2023-06-09 上传
fpr_rfc, tpr_rfc, thresholds_rfc = roc_curve(y_test, y_pred_rfc) # 绘制ROC曲线 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr_dtc, tpr_dtc, label='Decision Tree') plt.plot(fpr_pruned_dtc, tpr_pruned_dtc, ...
drjiachen
  • 粉丝: 171
  • 资源: 2138
上传资源 快速赚钱

最新资源