摘要:
图片来源:Unsplash 上的 Agence Olloweb 引言 机器学习模型的选择一直是一个挑战。无论是预测股票价格、诊断疾病,还是优化营销活动,问题始终是:哪个模型最适合我的数据? 传统上,我们依赖交叉验证来测试多个模型——XGBoost、LGBM、随机森林等——然后根据验证性能选择最佳模型 阅读全文

摘要:
基于规则的风险分类 风险分类是网络安全系统的核心能力之一,它将访问请求和命令映射到其风险级别/类别:高(High)、中(Medium)、低(Low)。目前,即便是在大规模环境中,风险分类器仍主要采用基于规则的系统实现。基于规则的分类器易于以符合人类直觉的方式定义——这也使得它们具备较好的可解释性。 阅读全文
