4、机器学习在网络安全中的应用：恶意软件检测全解析

机器学习在网络安全中的应用：恶意软件检测全解析

1. 超参数调优基础

在进行机器学习模型训练时，超参数调优是提升模型性能的关键步骤。以下为你详细介绍超参数调优的具体步骤：
1. 导入数据与库 ：导入标准数据集（如葡萄酒数据集）以及分类所需的库。
2. 确定搜索时长 ：指定超参数搜索的时长，以尝试的参数组合数量来衡量。搜索时间越长，结果可能越好，但存在过拟合风险且会增加计算时间。
3. 选择模型 ：选择 XGBoost 作为模型，并指定类别数量、问题类型和评估指标。对于回归问题，可设置 eval_metric = 'rmse' 并去掉 num_class 。
4. 定义参数分布 ：为每个要探索的参数指定概率分布，这是使用 BayesSearchCV 相较于简单网格搜索的优势，能更智能地探索参数空间。
5. 确定交叉验证方案 ：对于分类问题，指定分层折叠（ StratifiedKFold ）；对于回归问题，使用 KFold。较大的分割数有助于测量结果，但会增加计算成本。
6. 调整其他设置 ：可更改 n_jobs 实现任务并行化，也能调整详细程度和评分方法。
7. 定义回调函数 ：定义回调函数以打印搜索进度，并将网格搜索结果保存为 CSV 文件。