【摘 要】
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针对微软恶意软件预测数据集,文章结合特征工程的思想和集成学习算法实现恶意软件感染的预测。为了更好地适应算法的输入要求,对数据集进行预处理和特征构建,并提出一种利用L
【基金项目】
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国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”专项、“道路基础设施智能感知理论与方法”项目、“基于多源信息的道路基础设施服役性能大数据集成分析方法”课题(2018YFB1600200)
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针对微软恶意软件预测数据集,文章结合特征工程的思想和集成学习算法实现恶意软件感染的预测。为了更好地适应算法的输入要求,对数据集进行预处理和特征构建,并提出一种利用LightGBM算法以提高预测性能的启发式搜索方式,得到最终的特征集。以筛选后的特征构成的数据集实现了LightGBM、XGBoost和CART算法的预测,并对预测性能进行了比对分析。通过完全相同的交叉验证证明,在恶意软件预测时,集成学习算法有更好的预测性能,AUC值明显高于传统决策树算法。
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