[发明专利]基于随机森林算法的hostname特征预测方法

摘要

本发明揭示了一种基于随机森林算法的hostname特征预测方法，包括如下步骤：S1、数据预处理，从集群中读取原始数据，并对原始数据进行筛选、特征工程以及向量化操作，获得数据集；S2、模型训练，将数据集放入随机森林模型中进行训练，判断模型是否满足模型评估条件，将满足条件的模型作为预测模型并导出；S3、模型部署，对预测模型进行部署、将模型投入应用；S4、模型反馈，对预测模型的输出结果进行反馈处理，并将结果作为新的模型训练数据输入至模型中，迭代训练、完成模型更新。本发明重构了特征提取流程，并利用机器学习模型训练的方式完成了对特征是否可用的预测，不仅保证了最终输出结果的准确性，同时也节约了人工。