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Optimized intrusion predictions through feature selection methods
DOI:10.1016/j.cose.2025.104541.png)
摘要
En 中文
• 基于SHAP、相关性及信息增益的特征选择应用于平衡数据集。
• 随机森林作为特征选择的包装器。
• 针对深度神经网络的优化特征子集。
• 在降低复杂度的同时提升少数攻击检测性能。
• 基于SHAP和相关性方法的表现优于信息增益方法。
期刊
C
IF:
5.4
论文数:
4.6K
被引数:
1.4W
机构
暂无机构信息
引用论文
A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks卷积神经网络中类不平衡问题的系统研究
NEURAL NETWORKS
IF6.3

