Anomaly-detection:使用无监督，半监督和监督机器学习方法进行异常检测-源码

网络入侵的异常检测 资料资讯 该数据集可以从下载 降维 数据集的PCA维数减少 无监督学习 在无人监督的设置中，训练集的班级标签不可用。 在当前问题中，为了反映实际情况，在训练过程中忽略了真实标签。 因此，无监督分类模型用于预测每个记录的真实标签。 我们训练了隔离林，基于聚类的局部离群因子（CBLOF），主成分分析（PCA）和椭圆形信封。 在现实世界中无监督的问题中，由于缺乏事实依据，企业必须验证预测结果。 但是，在此问题中，预测标签已使用真实标签进行了验证，并且以下结果表明，无监督模型预测了很多正面阳性。 半监督学习 在半监督设置中，给出了一个较大的未标记数据集和一个较小的标记数据集。 目标是在整个数据集上训练分类器，该分类器将预测未标记数据点的标记。 在当前问题中，我们创建了84％的未标记数据和16％的标记数据点。 使用自我训练的半监督学习方法，我们训练了Logistic回归和随机森林