Fp5數據流量挖礦

『壹』 網路流量的作用是什麼，怎麼賺錢的呢

網路流量就是網路上傳輸的數據量。網路流量的大小對網路架構設計具有重要意義，就像要根據來往車輛的多少和流向來設計道路的寬度和連接方式類似，根據網路流量進行網路的設計是十分必要的。

中文名：網路流量

外文名：Network traffic

含義：網路上傳輸的數據

優點：高可擴充性，高性價比等

應用：校園網等

某個網站訪問的人多賺錢是因為（流量越多的網站，在網站做廣告的費用越高）所以賺錢（跟電視頻道收視率和廣告費用類似）。

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評價指標

流量分類的一個關鍵度量標準是某個分類技術或分類模型對未知數據對象進行分類的准確率。通常用於衡量分類准確率的評估標准，主要包括以下四個方面：

真正（true positive，TP）：表示被分類模型正確預測的正樣本數，即屬於類別A並被預測為類別A的樣本數。

假負（false negative，FN）：表示被分類模型錯誤預測為負類的正樣本數，即屬於類別A但被預測為不屬於類別A的樣本數。

假正（false positive，FP）：表示被分類模型錯誤預測為正類的負樣本數，即不屬於類別A但被預測為屬於類別A的樣本數。

真負（true negative，TN）：表示被分類模型正確預測的負樣本數，即不屬於類別A並被預測為不屬於類別A的樣本數。

此外，基於機器學習的分類方法通常採用另外兩種度量標准對其分類結果進行評估，其定義如下：召回率（recall）：recall=TP/(TP+FN)，表示類別A中被正確預測的樣本所佔比例。

精度（precision）：precision=TP/(TP+FP)，表示在所有被預測為類別A的樣本中，真正屬於類別A的樣本所佔比例。很多流量分類研究都使用流准確率或位元組准確率作為其實驗結果的度量標准，流准確率表示被正確分類的流所佔的比例，而位元組准確率則更關注被正確分類的流所攜帶的位元組數。其中，准確率的定義如下：

准確率（accuracy）：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，表示被分類模型正確預測的樣本數在總樣本中所佔比例。

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