《表4 控制变量参数调优结果》

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《基于网络流量的用户网络行为被害性分析模型》


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在随机森林算法的实际应用当中,子决策树的数量(Numtree)与决策树拉取特征数(Numfeature)对分类效果影响较大。随着子决策树数量和拉取特征数变多,分类的精度会呈现先上升后下降,最后趋于稳定的情况,且模型运行速度与性能会显著降低。根据控制变量的原则,通过调整参数大小来对分类结果进行对比。控制变量参数调优结果见表4。