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LibSVM を使用して、Web アプリケーションのユーザーの信頼性を予測することを計画しています。(1) 特定のユーザーの行動に関するデータを収集する (例: ログイン時間、IP アドレス、国など) (2) 収集したデータを使用して SVM をトレーニングする (3) リアルタイム データを使用して、信頼性のレベルに関する出力を比較および生成する

LibSVMでそのようなことを行う方法を教えてもらえますか? Weka はこの種の問題に役立ちますか?

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あなたが言及する3つのステップは、ソリューションの概要です。もう少し詳しく：

  1. ラベル付けされたデータ、つまり本物/非本物の注釈が付けられた行動ログを大量に取得するようにしてください。(ラベル付けされたデータがなければ、半教師あり学習のかなり高度な分野に入るか、他のソリューションを検討する必要があります。)
  2. 信頼性を適切に予測できると思われるデータに基づいて、いくつかの機能を設計します。この方法を試して、何らかの統計的基準で十分に機能するまで改良してください。10 倍の交差検証を使用して、過剰適合していないことを確認します。
  3. LibSVM は、その答えとともに確率推定を出力できます。そのマニュアルのセクション 8 を参照してください。
于 2011-03-10T19:19:53.207 に答える