机器学习算法选择：随机森林

一、算法选择依据

根据维基百科朴素贝叶斯分类器的说明，“2006年有一篇文章详细比较了各种分类方法，发现更新的方法（如提升树和随机森林）的性能超过了贝叶斯分类器”。综合网络中对两者的评价，我们选择随机森林作为机器学习算法。

二、数据预处理

（1）分词处理

使用jieba中文分词库将原始文本内容切分为一组有意义的分词。

（2）热独编码（One-Hot Encoding）

将多维特征数据转换为二进制表示形式，例如：

• “我们” → 包含"我们"这组词的样本为1，否则为0

说明：热独编码是将类别型特征转换为数值型特征的常用方法，适用于机器学习算法输入要求。

三、sklearn随机森林算法参数详解

以下为RandomForestClassifier核心参数说明：

实践参考：《算法实践-随机森林》

参考资料

1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战
2. 随机森林（Random Forest）by poll笔记
3. Python的决策树和随机森林
4. OneHotEncoder进行数据预处理

实践建议

1. 特征工程：在应用随机森林前，确保完成高质量的分词和特征编码
2. 参数调优：根据实际数据集规模调整max_depth和max_features
3. 模型评估：使用交叉验证评估模型性能，避免过拟合
4. 性能优化：对于大规模数据，考虑使用分布式计算框架（如Spark MLlib）

提示：随机森林在处理高维数据和非线性关系时表现出色，同时能有效处理缺失值，是Web安全分类任务的理想选择。