文件名称：不确定性预测
文件大小：1.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-01 09:18:31
JupyterNotebook
不确定性预测 目的是使用SWAG，深度集成模型测量恶意软件检测的不确定性，并通过可靠性图可视化置信度校准。 此外，两种统计假设检验方法，即Kolmogorov-Smirnov（KS）检验和平均最大差异（MMD），用于检验EMBER数据2017年与2018年之间的概念转变。
【文件预览】：
Uncertainty-prediction-main
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----ember_data_extraction.py(2KB)
----dataset_shift_test.py(3KB)
----reliability_diagrams.py(11KB)
----recreate_json.py(2KB)
----plots_reliability()
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--------reliability_plot_2.png(53KB)
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--------reliability_plot_1.png(52KB)
--------reliability_plot_3.png(53KB)
----dataset_shift_detection.ipynb(16KB)
----deep_ensemble.ipynb(9KB)
----README.md(378B)
----reliabilty_plot.ipynb(305KB)
----plot.ipynb(1.6MB)
----stack_models()
--------model_3.h5(18KB)
--------model_4.h5(18KB)
--------model_2.h5(18KB)
--------model_5.h5(18KB)
--------model_1.h5(18KB)
----ember_training_model.py(3KB)