特征增強(qiáng)的改進(jìn)LightGBM流量異常檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在流量異常檢測(cè)中存在選擇特征過于依賴專家經(jīng)驗(yàn)、原始特征表達(dá)能力不足、數(shù)據(jù)受噪聲和離群點(diǎn)影響導(dǎo)致模型魯棒性差以及處理非平衡海量高維數(shù)據(jù)時(shí)少數(shù)異常類檢測(cè)率低等問題，提出一種特征增強(qiáng)的改進(jìn)LightGBM(light gradient boosting machine)流量異常檢測(cè)方法。首先，采用隔離森林(isolation forest, iForest)實(shí)現(xiàn)異常值處理... （共13頁(yè)）