HistGradientBoosting

AI通过SMOTE过采样改进物联网入侵检测

研究人员开发了一种新方法，通过解决数据集中类别不平衡问题来改进物联网网络中的入侵检测。他们应用了合成少数类过采样技术（SMOTE）来平衡数据，实现了1.1的不平衡比。这种方法显著提高了对少数类攻击的检测能力，特别是对组合感染的攻击，这通过宏F1分数和混淆矩阵得以体现。Random Forest模型实现了0.9989的微平均F1分数和0.9794的宏F1分数，优于先前的方法。