В этом репозитории содержится код и ресурсы проекта для Яндекс Мастерской по классификации сетевых аномалий.
В этом репозитории мы исследуем задачу классификации сетевых аномалий с использованием методов машинного обучения. Цель состоит в построении моделей, которые могут точно классифицировать данные сетевого трафика как нормальные или аномальные классы трафика.
-
jupiter notebooks/: В этой директории содержатся Jupyter-ноутбуки, которые приводят процесс предобработки данных, обучения моделей и оценки их производительности. Ноутбуки организованы следующим образом:EDA & Yandex Catboost classification.ipynb: Разведка данных датасета и обучение модели.
-
models/: В этой директории содержатся обученные модели машинного обучения, сохраненные в сериализованном формате cbm.
Для запуска кода в этом репозитории вам понадобятся следующие зависимости:
- Python 3
- Jupyter Notebook
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- Yandex Catboost
- Dask
- DataPrep
- Fast API
Вы можете установить необходимые пакеты, выполнив следующую команду:
- pip install -r requirements.txt
| Metric | Value |
|---|---|
| Accuracy | 0.997887402 |
| Precision | 0.948916621 |
| Recall | 0.889138490 |
| F1-score | 0.909275987 |
| Metric | Value |
|---|---|
| Accuracy | 0.997757681 |
| Precision | 0.908497645 |
| Recall | 0.886727648 |
| F1-score | 0.891595075 |