本文摘要：该研究针对钓鱼网页特征识别问题，采用随机森林分类方法进行建模。通过分析11个特征（如图片数量、表单数量等）的重要性，并利用matplotlib对特征重要性进行了可视化展示。在模型训练过程中，借助交叉验证评估分类准确率。通过对特征重要性的筛选，选取前9个关键特征重新构建特征向量，经重新训练后，显著提高了模型的预测准确度。这一结果表明，基于特征重要性筛选的随机森林分类方法对于钓鱼网页特征识别具有有效性和实用性。

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本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Lay_ZRS/article/details/80548326。

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对钓鱼网页特征进行提取使用随机森林进行分类分类结果不够准确前几天看书看到了根据特征重要性进行特征筛选今天拿来试一下

原本选择了11个特征进行了特征提取

feature_names = ['img_num', 'form_num', 'input_num', 'password_input',
'a_num', 'a_emp_num', 'css_num', 'js_num', 'a_self_num',
'url_len', 'url_digit']

对随机森林分类器进行训练得到模型预测的准确率如下图所示

因为使用交叉验证的方式每次结果的准确率都有所差别但相差不大

然后利用matplotlib 对特征重要性进行了可视化处理

feature_importance = clf.feature_importances_
def plot_feature_importances(feature_importances, title, feature_names):
feature_importances = 100 * (feature_importances / max(feature_importances))
#按特征重要性进行排序
index_sorted = np.flipud(np.argsort(feature_importances))
pos = np.arange(index_sorted.shape[0]) + 0.8plt.figure()
plt.bar(pos, feature_importances[index_sorted], align = 'center')
plt.xticks(pos, np.array(feature_names)[index_sorted])
plt.ylabel('Relative Importance')
plt.title(title)
plt.show()plot_feature_importances(feature_importance, 'Feature importances', feature_names)

选取其中排名前9位的特征重新组成特征向量对模型进行训练得到的结果准确度提高

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名词解释

作为当前文章的名词解释，仅对当前文章有效。

随机森林分类：随机森林是一种集成学习方法，通过构建并组合多个决策树进行分类任务。在文章语境中，研究者使用随机森林分类算法对钓鱼网页特征数据进行训练和预测，每个决策树基于随机选取的特征子集和样本集构建，最终通过多数投票或平均概率等方式综合所有决策树的结果得出最终预测类别，以此提高模型的泛化能力和准确率。

特征重要性：在机器学习模型中，特征重要性衡量的是各个特征对于模型预测结果的贡献程度。在本文研究中，利用随机森林分类器计算出各个特征的重要性得分，通过排序并可视化这些得分，研究者可以识别出哪些特征对于区分钓鱼网页与正常网页最为关键，从而筛选出最具价值的特征用于后续模型优化。

交叉验证：交叉验证是评估机器学习模型性能和选择最优模型参数的一种统计学方法。在文中，研究者采用交叉验证的方式多次划分训练集和测试集，确保模型在不同数据子集上的表现稳定，并能较为可靠地估计模型在未知数据上的泛化能力。通过对随机森林模型应用交叉验证，作者能够得到一个相对客观且稳定的分类准确率评估结果。

特征向量：在机器学习和数据挖掘领域，特征向量是指将原始数据经过预处理和特征提取后形成的、用于表示样本属性的数据结构。在本篇文章中，特征向量包含了针对钓鱼网页的一系列量化指标（如图片数量、表单数量等），通过对这些特征进行向量化处理，模型可以据此进行有效的分类分析。在特征筛选后，研究者重新选择了排名前9位的重要特征组成新的特征向量，用于改进后的模型训练，以期提升分类准确度。