广告流量反作弊风控中的模型应用及编程学习

随着互联网广告行业的快速发展，广告流量反作弊风控成为了一个重要的问题。为了应对广告欺诈行为，许多公司开始采用机器学习模型来识别和过滤恶意的广告流量。本文将介绍广告流量反作弊风控中常用的模型应用，并提供相应的源代码示例，帮助读者学习如何编程实现这些模型。

1. IP 地址识别

IP 地址是广告流量反作弊中常用的特征之一。恶意广告商可能使用大量的虚假 IP 地址来产生虚假的广告点击。为了识别这些恶意行为，可以使用机器学习模型来建立 IP 地址的识别器。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Python 和 scikit-learn 库来训练一个 IP 地址识别模型：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics