《表1 口令测试结果表：基于机器学习技术的口令脆弱性评估》

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《基于机器学习技术的口令脆弱性评估》

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整个方案采用python语言编程实现，逻辑回归算法调用scikit-learn库中说的分类算法。具体配置如下:测试集划分占训练集总数的20%。逻辑回归分类模型采用多分类模型，同时采用了L2正则项惩罚项。测试验证集整体准确率为89.5%。同时，也给出了一些口令，在线进行口令脆弱性测试，结果如表1所示。