2、机器学习在网络安全与空气污染预测中的应用

机器学习在网络安全与空气污染预测中的应用

1. 机器学习集成网络安全系统

在网络安全领域，有多种机器学习算法可用于构建有效的安全防护体系。

1.1 杂质度量与分类标准

Gini和熵是两种标准的杂质度量方法。在决策树（DT）中，节点熵的计算公式如下：
[H(X_m) = -\sum_{k} p_{mk} \log(p_{mk})]
本研究选择基于熵的信息增益（IG）作为分类标准，其公式为：
[IG = Entropy(before) - \sum_{j=1}^{K} Entropy(j, after)]

1.2 实验设置与结果

本实验对朴素贝叶斯（NB）、逻辑回归（LR）、k近邻（k - NN）和决策树（DT）这几种分类器进行了评估，使用混淆矩阵（CM）和性能指标（如准确率、精确率、F1分数、支持度和召回率）来衡量分类器的性能。以下是各分类器的详细结果：
|分类器|交叉验证平均得分|模型准确率|
| ---- | ---- | ---- |
|NB|0.973776072139|0.973768617377|
|LR|0.980822083372|0.980777512139|
|k - NN|0.996569816347|0.99775774765|
|DT|0.999769836897|0.999948027263|

以NB分类器为例，其混淆矩阵和分类报告如下：
|预测值\实际值|正类|负类|
| ---- | ---- | ---- |
|正类|65346|1997|
|负类|15