简单的数据库分级分类算法模型实现

已于 2025-03-03 09:48:58 修改
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文章标签： 数据库 分类 算法 tensorflow keras 数据分析 大数据
于 2025-03-03 09:24:25 首次发布
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在数据库管理中，分级分类算法模型可以用于对数据进行分类和分级，以便更好地管理和保护数据。以下是一个基于深度学习的数据库分级分类算法模型的示例，使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现。

1. 数据准备

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含数据库表及其分类标签的数据集。每个表有一组特征（如列数、行数、数据类型等），并且每个表都有一个分类标签（如“敏感数据”、“非敏感数据”等）。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

# 示例数据集
data = {
    'table_name': ['table1', 'table2', 'table3', 'table4'],
    'num_columns': [10, 15, 20, 25],
    'num_rows': [1000, 2000, 3000, 4000],
    'data_types': ['mixed', 'numeric', 'text', 'mixed'],
    'label': ['sensitive', 'non-sensitive', 'sensitive', 'non-sensitive']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 特征工程
df['data_types'] = df['data_types'].map({'mixed': 0, 'numeric': 1, 'text': 2})

# 特征和标签
X = df[['num_columns', 'num_rows', 'data_types']]
y = df['label']

# 编码标签
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(y)

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. 构建模型

接下来，我们构建一个简单的神经网络模型来进行分类。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dropout(0.2),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型摘要
model.summary()

3. 训练模型

使用训练数据来训练模型。

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

4. 评估模型

使用测试数据来评估模型的性能。

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')
print(f'Test Accuracy: {accuracy}')

5. 使用模型进行预测

使用训练好的模型对新数据进行预测。

# 新数据
new_data = [[12, 1500, 1]]  # 示例新数据

# 标准化新数据
new_data = scaler.transform(new_data)

# 预测
prediction = model.predict(new_data)
predicted_label = label_encoder.inverse_transform([int(prediction > 0.5)])

print(f'Predicted Label: {predicted_label[0]}')

6. 模型优化

你可以通过调整模型结构、增加数据量、使用更复杂的特征工程等方法来优化模型性能。

7. 部署模型

将训练好的模型保存并部署到生产环境中，以便对新的数据库表进行自动分类。

# 保存模型
model.save('database_classification_model.h5')

# 加载模型
from tensorflow.keras.models import load_model
loaded_model = load_model('database_classification_model.h5')

总结

这个示例展示了如何使用深度学习模型对数据库表进行分类。通过特征工程、模型构建、训练和评估，你可以创建一个简单的数据库分级分类模型。

完整代码示例

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import load_model

# 1. 数据准备
# 示例数据集
data = {
    'table_name': ['table1', 'table2', 'table3', 'table4'],
    'num_columns': [10, 15, 20, 25],
    'num_rows': [1000, 2000, 3000, 4000],
    'data_types': ['mixed', 'numeric', 'text', 'mixed'],
    'label': ['sensitive', 'non-sensitive', 'sensitive', 'non-sensitive']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 特征工程
df['data_types'] = df['data_types'].map({'mixed': 0, 'numeric': 1, 'text': 2})

# 特征和标签
X = df[['num_columns', 'num_rows', 'data_types']]
y = df['label']

# 编码标签
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(y)

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 构建模型
# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dropout(0.2),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型摘要
model.summary()

# 3. 训练模型
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 4. 评估模型
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')
print(f'Test Accuracy: {accuracy}')

# 5. 使用模型进行预测
# 新数据
new_data = [[12, 1500, 1]]  # 示例新数据

# 标准化新数据
new_data = scaler.transform(new_data)

# 预测
prediction = model.predict(new_data)
predicted_label = label_encoder.inverse_transform([int(prediction > 0.5)])

print(f'Predicted Label: {predicted_label[0]}')

# 6. 保存模型
# 保存模型
model.save('database_classification_model.h5')

# 7. 加载模型
# 加载模型
loaded_model = load_model('database_classification_model.h5')

# 使用加载的模型进行预测
loaded_prediction = loaded_model.predict(new_data)
loaded_predicted_label = label_encoder.inverse_transform([int(loaded_prediction > 0.5)])

print(f'Loaded Model Predicted Label: {loaded_predicted_label[0]}')

运行步骤

  1. 安装依赖：确保你已经安装了所需的 Python 库。你可以使用以下命令安装依赖：

    pip install pandas scikit-learn tensorflow

  2. 运行脚本：将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 database_classification.py），然后在终端中运行：

    python database_classification.py

  3. 运行结果：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense (Dense)               (None, 64)                256       
                                                                 
 dropout (Dropout)           (None, 64)                0         
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 32)                2080      
                                                                 
 dropout_1 (Dropout)         (None, 32)                0         
                                                                 
 dense_2 (Dense)             (None, 16)                528       
                                                                 
 dense_3 (Dense)             (None, 1)                 17        
                                                                 
=================================================================
Total params: 2,881
Trainable params: 2,881
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1/50
1/1 [==============================] - 3s 3s/step - loss: 0.7398 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7684 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 2/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.6562 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7713 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 3/50
1/1 [==============================] - 0s 35ms/step - loss: 0.6510 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7739 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 4/50
1/1 [==============================] - 0s 36ms/step - loss: 0.6373 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7774 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 5/50
1/1 [==============================] - 0s 37ms/step - loss: 0.6356 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7814 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 6/50
1/1 [==============================] - 0s 36ms/step - loss: 0.6484 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7855 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 7/50
1/1 [==============================] - 0s 50ms/step - loss: 0.5280 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7906 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 8/50
1/1 [==============================] - 0s 54ms/step - loss: 0.6326 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.7956 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 9/50
1/1 [==============================] - 0s 40ms/step - loss: 0.6714 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.8000 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 10/50
1/1 [==============================] - 0s 35ms/step - loss: 0.5443 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.8044 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 11/50
1/1 [==============================] - 0s 34ms/step - loss: 0.5376 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8092 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 12/50
1/1 [==============================] - 0s 35ms/step - loss: 0.5667 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8140 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 13/50
1/1 [==============================] - 0s 37ms/step - loss: 0.6162 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8188 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 14/50
1/1 [==============================] - 0s 42ms/step - loss: 0.5610 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8233 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 15/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.5022 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8279 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 16/50
1/1 [==============================] - 0s 36ms/step - loss: 0.4388 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8326 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 17/50
1/1 [==============================] - 0s 41ms/step - loss: 0.5745 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.8376 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 18/50
1/1 [==============================] - 0s 46ms/step - loss: 0.5189 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8430 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 19/50
1/1 [==============================] - 0s 45ms/step - loss: 0.5232 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8483 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 20/50
1/1 [==============================] - 0s 37ms/step - loss: 0.5426 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8535 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 21/50
1/1 [==============================] - 0s 32ms/step - loss: 0.4608 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8592 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 22/50
1/1 [==============================] - 0s 32ms/step - loss: 0.4811 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8649 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 23/50
1/1 [==============================] - 0s 37ms/step - loss: 0.5173 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8709 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 24/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.4349 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8771 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 25/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.4210 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8837 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 26/50
1/1 [==============================] - 0s 34ms/step - loss: 0.4244 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8903 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 27/50
1/1 [==============================] - 0s 31ms/step - loss: 0.3607 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8970 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 28/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.3734 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9037 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 29/50
1/1 [==============================] - 0s 46ms/step - loss: 0.3871 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9104 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 30/50
1/1 [==============================] - 0s 41ms/step - loss: 0.3772 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9172 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 31/50
1/1 [==============================] - 0s 41ms/step - loss: 0.4542 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9241 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 32/50
1/1 [==============================] - 0s 42ms/step - loss: 0.3740 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9309 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 33/50
1/1 [==============================] - 0s 48ms/step - loss: 0.3508 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9374 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 34/50
1/1 [==============================] - 0s 51ms/step - loss: 0.4144 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9432 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 35/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.3459 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9493 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 36/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.4423 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9560 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 37/50
1/1 [==============================] - 0s 33ms/step - loss: 0.3309 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9636 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 38/50
1/1 [==============================] - 0s 32ms/step - loss: 0.3614 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9714 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 39/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.3196 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9799 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 40/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.4845 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9886 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 41/50
1/1 [==============================] - 0s 40ms/step - loss: 0.2993 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.9972 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 42/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.3083 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0059 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 43/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.2751 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0146 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 44/50
1/1 [==============================] - 0s 47ms/step - loss: 0.2893 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0238 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 45/50
1/1 [==============================] - 0s 50ms/step - loss: 0.3552 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0329 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 46/50
1/1 [==============================] - 0s 37ms/step - loss: 0.3426 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0422 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 47/50
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step - loss: 0.3044 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0499 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 48/50
1/1 [==============================] - 0s 38ms/step - loss: 0.3297 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0572 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 49/50
1/1 [==============================] - 0s 40ms/step - loss: 0.2171 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0646 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 50/50
1/1 [==============================] - 0s 40ms/step - loss: 0.2799 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 1.0717 - val_accuracy: 0.0000e+00
1/1 [==============================] - 0s 27ms/step - loss: 0.8144 - accuracy: 0.0000e+00
Test Loss: 0.8143904209136963
Test Accuracy: 0.0
1/1 [==============================] - 0s 157ms/step
Predicted Label: sensitive
1/1 [==============================] - 0s 86ms/step
Loaded Model Predicted Label: sensitive
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04-07 1万+
数据挖掘十大算法之分类算法(分类介绍及评价指标) 接上篇文章，接下来学习挖掘算法中的分类算法： 首先我们应该知道数据挖掘十大算法中可以简单的进行分类，分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类 算法分类 连接分析：PageRank 关联分析：Apriori 分类算法：ID3、C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，CART 聚类算法：K-Means，EM 这里研究分类算法中的决策算法——ID3算法，有ID3算法的知识背景后分析C4.5算法就会容易很多 1. 分类相关知识 1.1 分类的概念
数据挖掘十大算法之分类算法(决策树模型)
fengxiandada的博客
04-07 3230
数据挖掘十大算法之分类算法(决策树模型) 接上篇文章分类介绍及评价指标我们讨论了分类算法中，分类模型的选择是非常关键的一步，接下来我们分析常用的分类模型——决策树模型 在本文中没有举例，全部为概念，所有举例都在ID3算法的学习中 1. 决策树的概念 决策树是一种树形结构，决策树包含一系列规则，一般我们使用决策树将大型记录集分割为小记录集，通过每一次连续分割，结果集中的成员彼此变得越来越相似。 例如我们想用决策树来分类下面表中的数据，来分析什么样的人群会购买电脑： 那我们可以生成下图所示的决策树，可以看到，
机器学习算法基础——分类模型（二）
三翼鸟数字化平台的技术实践分享
09-27 330
解读：决策树、随机森林
数据划分方法简述：数据离散化和均值标准差分级法（含python代码）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
04-26 6371
在数学建模中，我经常遇到这样一个问题：在某一步中，需要把数据分成好几个类别或者是按照数据大小分级划分。 面对这样的问题，应该怎么划分？ 经典的例子是 2023 年美赛C题 Wordle 的倒数第二问，很多团队评估了每个单词的难度系数，但是不知道如何划分结果。 本文提供了两种划分的思路，分别是基于数据离散化的划分方法和均值-标准差分级法。其中，数据离散化方法重点强调了等距离散、等频离散、聚类离散三种离散方法。 针对每种方法本文都提供了主要python代码
数据分类分级方法及典型应用场景
weixin_45727359的博客
12-22 3654
《数据安全法》的第二十一条明确规定了由国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组...
数据分析学习之路——(八)分类算法介绍
chenti8834的博客
12-23 604
前面几篇文章都是从数据分析介绍讲到描述统计分析，其实数据分析还需要使用机器学习的相关知识用来建立不同的分析模型，最终对数据信息进行深入的分析和挖掘。在实际工作当中，我们需要对数据进行特征分析，并且从数据中获取有价值的信息，并且为数据产品的市场服务。对于机器学习这一块，我是从分类...
数学建模（9）分类模型
qq_45507796的博客
08-15 3049
数学建模（9）分类模型 也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别 逻辑回归 y≥0.5事件发生 y<0.5事件不发生 所以需要找到一个函数值域在[0,1]之间 比如标准正态分布的累计密度函数（称为probitprobitprobit回归） Φ(x)=∫−∞x12πe−t22dt\Phi(x)=\int^x_{-\infty}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{t^2}{2}}dtΦ(x)=∫−∞x​2π​1​e−2t2​dt 和SigmoidSigmoidSig
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