《表2 模型测试结果：一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》

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《一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》

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进一步采用GBDT和Adaboost分别训练了2个集成算法模型.Adaboost主要是从分类目标上进行模型构建，采用多弱分类器加权的形式得到整个目标.GBDT主要是对损失项进行拟合，采用stack的形式向目标进行逼近.利用F1和roc＿auc对模型效果进行评估，在参数一致的情况下测试结果如表2所示，GBDT模型比Adaboost模型恶意检测效果更好.