基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)入侵檢測方法

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摘要：為解決網(wǎng)絡(luò)入侵檢測效果不佳的問題，提出一種基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)入侵檢測方法。通過K-means和SMOTE處理數(shù)據(jù)集獲得相關(guān)度高的平衡數(shù)據(jù)子集，隨機(jī)森林選擇出最優(yōu)的特征子集，基于樹的集成學(xué)習(xí)方法分類結(jié)果。本文采用CICIDS2017數(shù)據(jù)集進(jìn)行本文方法可行性的研究，結(jié)果表明本文提出的方法相比傳統(tǒng)的單一機(jī)器學(xué)習(xí)方法具備更高的檢測精度和更低的時間開銷。（剩余3135字）