26、物联网与人工智能技术：模型评估与知识表示探索

物联网与人工智能技术：模型评估与知识表示探索

1. 物联网异常检测模型评估

在物联网数据处理和安全防护领域，多种机器学习模型被用于异常检测。通过对多个模型的分析和评估，能为选择最合适的模型提供依据。

• 模型评估指标 ：以ROC曲线下面积作为评估模型准确性的重要指标。ROC曲线下面积越大，模型的准确性越高。
• 各模型表现
  • 随机森林 ：从ROC曲线的角度来看，随机森林具有最大的曲线下面积，在测试数据时也达到了惊人的准确性，说明其在异常检测方面表现出色。
  • 逻辑回归 ：ROC曲线下面积最小，准确性最低。这一结论也得到了模型的准确率和混淆矩阵的支持。
  • 支持向量机（SVM） ：虽然具有相当的准确性，但处理大数据集时需要构建超平面，耗时极长，对处理能力要求极高，因此被舍弃。
  • k - 最近邻（k - NN） ：是最准确和高效的模型。它在提供高准确率的同时，执行时间仅为0.18秒，准确率达到96.5%。并且，通过调整K参数，避免了过拟合问题，进一步提高了准确性。
  • 决策树 ：能达到较高的准确性，原因是允许其运行到最大高度进行完全分类。由于训练数据和测试数据大多在季风季节收集，且来自孟加拉国特定环境，数据相似性高，决策树能够轻松进行分类。