Реализация и исследования алгоритмов классификации сетевого трафика

Abstract

Объектом исследования являются алгоритмы машинного обучения такие как «Random forest» и метод k ближайших соседей.Цель работы – реализация методов классификации сетевого трафика по типу прикладного протокола, с использованием языка программирования Python, пакетов Pandas, NumPy, Scikit-Learn, и их сравнение.Разработана программная реализация рассмотренных методов, с ее помощью проведен анализ сетевого трафика, выбран наилучший метод классификации.