基于决策树模型的构建方法及预测能力的分析--以钓鱼网站为例

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近年来, 随着互联网的高速发展,中国网民迅速增多.与此同时, 很多以非法获取使用者个人信息为目的的 “钓鱼网站” 也随之出现,成为了互联网平台的一个重要安全隐患, 严重损害了国家、 企业和个人的利益.由于钓鱼网站本身具有的极高的灵活性和极强的隐蔽性, 现阶段我国人工识别钓鱼网站还存在如低效、 不准确等弊端. 本研究选取了钓鱼网站训练集, 总结了 30个钓鱼网站的特征, 希望从机器学习的角度利用决策树算法来发现其中规律, 从而建立了一个可以高效准确识别钓鱼网站的评估系统. 相比于传统的人工识别钓鱼网站的方式
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