Configuraciones de chispa para optimizar la clasificación del árbol de decisiones en UNSW-NB15
Autores: Bagui, Sikha; Walauskis, Mary; DeRush, Robert; Praviset, Huyen; Boucugnani, Shaunda
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Configuraciones de chispa para optimizar la clasificación del árbol de decisiones en UNSW-NB15
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Impact
Spark
Algoritmos de aprendizaje automático
Parámetros ambientales
Sistemas de detección de intrusiones
Uso de recursos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 43
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio analiza el impacto de cambiar los parámetros de configuración de Spark en algoritmos de aprendizaje automático utilizando un gran conjunto de datos, el conjunto de datos UNSW-NB15. Se estudian las condiciones ambientales que optimizarán el proceso de clasificación.
Descripción
Este estudio analiza el impacto de cambiar los parámetros de configuración de Spark en algoritmos de aprendizaje automático utilizando un gran conjunto de datos, el conjunto de datos UNSW-NB15. Se estudian las condiciones ambientales que optimizarán el proceso de clasificación.