%0 Journal Article %A 韦海宇 %A 王勇 %A 柯文龙 %A 俸皓 %T 基于改进极端随机树的异常网络流量分类 %D 2018 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0048489 %J 计算机工程 %P 33-39 %V 44 %N 11 %X 为更有效地识别网络流量中少量的异常流量样本,提出一种基于改进极端随机树的异常流量分类方法。计算数据中每个特征的信息增益率,获得较低维度的特征集。在此基础上,使用随机训练方法训练分类模型,对一部分基分类器使用全部样本进行训练,对另一部分则使用经过重采样的数据进行训练,并使用加权统计的方法修改其最后的投票规则。实验结果表明,该方法在NSL-KDD数据集上可达到0.995 6的精确率,与ET和RF集成分类算法相比,其在数据样本较少的类别上分类效果更好。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0048489