19、机器学习算法与超级智能机器对制造业的影响

机器学习算法与超级智能机器对制造业的影响

1. 机器学习算法在入侵检测中的表现

在入侵检测领域，研究人员对三种常用的机器学习算法进行了评估，使用了新西兰怀卡托大学开发的大数据和机器学习数据处理工具Weka。研究采用了麻省理工学院林肯实验室生成的实时人工数据集，该数据集通过模拟封闭网络并手动注入攻击生成。

在评估过程中，数据集在三次运行中分别按不同比例（60 : 40、50 : 50、40 : 60）划分为训练数据和测试数据。为了提高结果的性能，对数据进行了大量预处理，去除了相关和无用的特征、过拟合数据、重复数据、有偏差和嘈杂的数据，这也缩短了攻击分类所需的时间。

算法	平均准确率
朴素贝叶斯分类器	76.41%
决策树	99.85%
随机森林算法	99.92%

从表格数据可以看出，朴素贝叶斯分类器在检测大多数攻击时表现最差，而随机森林算法表现最佳，决策树次之。

下面是评估流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[获取数据集] --> B[数据预处理]
    B --> C[划分训练集和测试集]