基于随机森林和RFE的组合特征选择的研究

摘要：

本文主要采取随机森林(Random-Forest)和RFE(Recursive Feature Elimination)相结合的组合特征选择方法从原始数据集得到最优特征子集,然后将其应用到基于支持向量机(Support Vector Machine)的入侵检测系统中训练模型对未知样本预测.本文主要基于KDD-CUP99数据来研究选择哪些特征,实验结果表明与一般方法构建的入侵检测系统相比,本文采取组合模式构建的入侵检测系统的效率和分类准确率都比较理想.

关键词： 网络安全 组合特征选择 随机森林 迭代算法

作者: 傅昊 徐国胜

作者单位: 北京邮电大学信息安全中心,北京,100876

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十九届全国青年通信学术年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 200-204

在线出版日期: 2014-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）