34、机器学习算法在网络挖掘与水质分类中的应用

机器学习算法在网络挖掘与水质分类中的应用

一、基于树的机器学习算法在网络挖掘中的性能比较

1.1 算法实验与结果

在网络挖掘的分类任务中，研究人员使用数据挖掘工具 WEKA 对基于树的算法进行了实验。实验采用了多种基于树的算法，包括 treeJ48、随机树、随机森林和 REP 树，并在网络服务器日志数据集上进行分析，以检验这些算法的最大效率。

算法	最佳准确率	最佳分割比例
treeJ48	98.2072%	90:10
随机树	97.9084%	80:20
随机森林	98.7052%	80:20
REP 树	98.0080%	90:10

从实验结果来看，当分割比例为 80% 时，随机森林算法表现最佳，分类准确率达到 98.7052%；而 REP 树在相同分割比例下，正确分类实例的准确率最低，为 97.3108%。

1.2 算法性能分析

通过对不同算法的实验和比较，