简介：精确的网络流量分类是实现互联网可控可管的关键，传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型，算法对于待分类数据的分布要求高，不能满足复杂多变的网络流量的分类要求。基于此，采用多决策树组合的随机森林算法实现网络流量分类。通过实际网络流量数据实验表明，在各种情况下，随机森林算法都能显著改善网络流量特别是小比例样本的分类效果，算法降低了单一算法过于依赖特定假设模型的要求，对于待分类样本的分布要求低，随机森林算法具有良好的分类效果和鲁棒性。
简介：摘要芬兰在PISA测评中的成绩令世界称赞。其“先见中体现的“人”的思想向真正的“诗性”发展，那么“从林到树”能否在我国加以实践，成为真正意义上中国化的教育模式呢。
基于随机森林算法的网络流量分类方法
由一片森林到一棵树——论芬兰的教育模式以及在我国的实践
