代码收藏家 N-BaIoT网络攻击检测项目实战指南：使用教程详解
N-BaIoT 网络攻击检测项目使用教程
N-BaIoT-Network-based-Detection-of-IoT-Botnet-Attacks-Using-Logistic-regression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/N-BaIoT-Network-based-Detection-of-IoT-Botnet-Attacks-Using-Logistic-regression
1. 项目目录结构及介绍
N-BaIoT-Network-based-Detection-of-IoT-Botnet-Attacks-Using-Logistic-regression/
├── LICENSE
├── README.md
└── logstic_regression.py
2. 项目启动文件介绍
项目的主要启动文件是 logstic_regression.py。该文件包含了以下主要功能模块：
dataPrepare): 读取正常数据和异常数据，并将它们合并为一个数据集。dataPreprocessing): 对数据进行预处理，包括下采样、数据集划分等操作。Kfold_for_TrainModel): 使用 K 折交叉验证来训练逻辑回归模型，并选择最佳的正则化参数 C。3. 项目的配置文件介绍
项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 logstic_regression.py 文件中的参数来调整模型的行为。例如：
Kfold_for_TrainModel 函数中，可以通过修改 c_params 列表来调整正则化参数 C 的取值范围。dataPrepare 函数中，可以通过修改文件路径来读取不同的数据集。通过这些配置，用户可以根据自己的需求调整模型的训练和评估过程。
N-BaIoT-Network-based-Detection-of-IoT-Botnet-Attacks-Using-Logistic-regression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/N-BaIoT-Network-based-Detection-of-IoT-Botnet-Attacks-Using-Logistic-regression
作者：余达殉Lambert
