20、人工智能在网络安全中的应用：模型评估、数据集与未来挑战

人工智能在网络安全中的应用：模型评估、数据集与未来挑战

1. 模型评估的误差决定性因素

模型评估是机器学习任务的重要组成部分。不同的机器学习任务有各种评估指标，并行的机器学习任务也有不同的评估标志，且重要性各异，如聚类、分类、支持向量机（SVM）和回归等。许多研究人员强调分析的重要性，因为错误率并非唯一的关键因素，还需考虑计算时间、难度等额外因素，且不同机器的主要关注点可能不同。

1.1 混淆矩阵

混淆矩阵是一个详细解释分类结果的表格，可显示样本是否被正确分类。以电子邮件分类为例，会出现新的误差决定性因素：假阳性率（FPR）和假阴性率（FNR）。FPR很重要，因为电子邮件误分类会导致信息结果和损失。

1.2 关键评估指标

指标名称	计算公式	含义
真阳性（TP）	-	模型正确分类的正样本或有害应用的数量
真阴性（TN）	-	模型正确分类的负样本或良性应用的数量
假阳性（FP）	-	模型误分类为有害的负样本或良性应用的数量
假阴性（FN）	-