基于Stacking模型融合的网络异常事件监测

随着云计算和人工智能的飞速发展，各种智能化的服务使大量数据在网络节点之间传输。然而，网络威胁，网络攻击和网络入侵在各种网络环境中大量增加。基于数据科学和机器学习，文章使用一系列涉及数据预处理、新特征创建、集成学习、Stacking模型融合等技术，以识别可疑的网络事件。提出了一种Stacking模型融合方法以提高网络异常事件识别的准确率，其中单一的模型包括XGBoost、Cat Boost、Light GBM、Random Forest。通过整合机器学习和数据科学相关技术，以提高网络异常事件识别率，实验结果表明该方法比单一的机器学习模型有更高的准确率。