DGA域名识别（二）：模型训练

向量化代码：

vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2, 5),
                             token_pattern=r'\w',
                             decode_error='ignore',
                             strip_accents='ascii',
                             max_features=10000,
                             stop_words='english',
                             max_df=1.0,
                             min_df=1)
x = vectorizer.transform(alexa + dga)

1.朴素贝叶斯

模型训练代码：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gbn = GaussianNB()
gbn.fit(x, y)

2.Xgboost：

import xgboost as xgb
import xgboost as xgb
xgb_model = xgb.XGBClassifier().fit(x, y)

3.MLP:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs',
                    alpha=1e-5,
                    hidden_layer_sizes=(5, 2),
                    random_state=1)
mlp.fit(x, y)