악성사이트 탐지 머신러닝 모델 개발

개요

• 본 프로젝트는 KT AIVLE SCHOOL에서 진행한 2차 미니프로젝트입니다.
• 웹 페이지에서 FEATURE를 추출하고, 이를 바탕으로 악성사이트 여부를 판별하는 성능 좋은 AI 모델을 생성해야 합니다.

프로젝트 결과

• AIVLE SCHOOL 2기 AI과정 169명중 1등

 

프로젝트 설명

🪄 프로젝트에 대한 설명은 아래의 네이버 블로그를 참고해주세요! 🪄

• [1편] 프로젝트 소개 : https://blog.naver.com/j227ung/222868866219
• [2편] EDA : https://blog.naver.com/j227ung/222868890634
• [3편] Config to Select, 통계 기법을 제어하다. : https://blog.naver.com/j227ung/222868893036
• [4편] 베이지안 옵티마이제이션(Bayesian Optimization) : https://blog.naver.com/j227ung/222869791893
• [5편] SUBMIT : https://blog.naver.com/j227ung/222870620816

패키지 사용

       
       

파일 구조

📦KT.BAD_WEB
 ┣ 📂CSV
 ┃ ┣ 📜cat_esb_best2.csv
 ┃ ┣ 📜CONFIG_RESULT.csv
 ┃ ┗ 📜logistic_result.csv
 ┣ 📂PT
 ┃ ┣ 📜부산경남_안중찬.pdf
 ┃ ┗ 📜부산경남_안중찬.pptx
 ┣ 📜01.EDA.ipynb
 ┣ 📜02.CONFIG.ipynb
 ┣ 📜03.Bayesian-Optimization.ipynb
 ┗ 📜04.SUBMIT.ipynb

파일 설명

• EDA.ipynb
  • EDA에 관련된 코드들이 담겨져있습니다.
• CONFIG.ipynb
  • CONFIG To Select에 대한 코드가 담겨져있습니다.(자세한 내용은 위의 불로그 참조)
• Bayesian-Optimization.ipynb
  • Bayesian-Optimization으로 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 코드들이 담겨져 있습니다.
• SUBMIT.ipynb
  • 최종 제출된 모델의 코드가 담겨져 있습니다.
• 부산경남_안중찬.pdf,pptx
  • 모델에 대한 설명이 담겨져 있습니다. AIVLE SCHOOL에서 프레젠테이션을 진행하였습니다.
• cat_esb_best2.csv
  • 성능이 가장 좋은 모델이 예측한 값입니다.
• CONFIG_RESULT.csv
  • Config to Select의 결과입니다.
• logistic_result.csv
  • logistic 검정의 결과입니다.

문의사항

• email : ajc227ung@gmail.com