计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
18期
135-137,214
,共4页
决策树%入侵检测%分辨矩阵%随机决策树
決策樹%入侵檢測%分辨矩陣%隨機決策樹
결책수%입침검측%분변구진%수궤결책수
传统的决策树分类方法(如ID3和C4.5),对于相对小的数据集是很有效的.但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的、现实世界中的数据时,其有效性就显得不足.采用了一种基于随机模型的决策树算法,在保证分类准确率的基础上,减少了对系统资源的占用,并通过对比实验表明该算法在对计算机入侵数据的分类上有着出色的表现.
傳統的決策樹分類方法(如ID3和C4.5),對于相對小的數據集是很有效的.但是,噹這些算法用于入侵檢測這樣的非常大的、現實世界中的數據時,其有效性就顯得不足.採用瞭一種基于隨機模型的決策樹算法,在保證分類準確率的基礎上,減少瞭對繫統資源的佔用,併通過對比實驗錶明該算法在對計算機入侵數據的分類上有著齣色的錶現.
전통적결책수분류방법(여ID3화C4.5),대우상대소적수거집시흔유효적.단시,당저사산법용우입침검측저양적비상대적、현실세계중적수거시,기유효성취현득불족.채용료일충기우수궤모형적결책수산법,재보증분류준학솔적기출상,감소료대계통자원적점용,병통과대비실험표명해산법재대계산궤입침수거적분류상유착출색적표현.
