[发明专利]一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备

摘要

本发明实施例提供了一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备，方法包括：对初始训练样本集中的样本进行聚类，得到第一簇，针对每个第一簇，如果其内的全部样本都属于同一个类别，则将该第一簇中的样本从该初始训练样本集中抽离，并标记该第一簇的类别为：该第一簇中的任一有标记样本的类别；获得目标训练样本集、目标入侵检测模型以及初始测试样本集，针对初始测试样本集中的每个样本，判断是否将其从所述初始测试样本集中抽离；获得由初始测试样本集中未被抽离的样本组成的目标测试样本集；并利用目标入侵检测模型，对目标测试样本集中的每个样本进行类别预测。应用本发明实施例提供的方案进行样本预测时，提高了样本预测的准确度。

主权项

一种基于入侵检测模型的样本预测方法，其特征在于，所述方法包括：利用聚类算法，对获得的初始训练样本集中的样本进行聚类，得到第一预设数量个第一簇，其中，所述初始训练样本集包括无标记样本与有标记样本；针对每个所述第一簇，利用预设的纯簇判定规则，判断其内的全部样本是否都属于同一个类别；如果是，则将该第一簇中的样本从所述初始训练样本集中抽离，并标记该第一簇的类别为：该第一簇中的任一有标记样本的类别；获得由所述初始训练样本集中未被抽离的样本组成的目标训练样本集；获得目标入侵检测模型以及初始测试样本集，其中，所述目标入侵检测模型基于目标训练集训练所得，所述初始测试样本集的样本类别与所述初始训练样本集的无标记样本的样本类别服从同一概率分布；针对初始测试样本集中的每个样本，判断是否将其从所述初始测试样本集中抽离，如果是，将其从所述初始测试样本集中抽离；获得由所述初始测试样本集中未被抽离的样本组成的目标测试样本集；并利用所述目标入侵检测模型，对所述目标测试样本集中的每个样本进行类别预测。