Fp5数据流量挖矿

『壹』 网络流量的作用是什么，怎么赚钱的呢

网络流量就是网络上传输的数据量。网络流量的大小对网络架构设计具有重要意义，就像要根据来往车辆的多少和流向来设计道路的宽度和连接方式类似，根据网络流量进行网络的设计是十分必要的。

中文名：网络流量

外文名：Network traffic

含义：网络上传输的数据

优点：高可扩充性，高性价比等

应用：校园网等

某个网站访问的人多赚钱是因为（流量越多的网站，在网站做广告的费用越高）所以赚钱（跟电视频道收视率和广告费用类似）。

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评价指标

流量分类的一个关键度量标准是某个分类技术或分类模型对未知数据对象进行分类的准确率。通常用于衡量分类准确率的评估标准，主要包括以下四个方面：

真正（true positive，TP）：表示被分类模型正确预测的正样本数，即属于类别A并被预测为类别A的样本数。

假负（false negative，FN）：表示被分类模型错误预测为负类的正样本数，即属于类别A但被预测为不属于类别A的样本数。

假正（false positive，FP）：表示被分类模型错误预测为正类的负样本数，即不属于类别A但被预测为属于类别A的样本数。

真负（true negative，TN）：表示被分类模型正确预测的负样本数，即不属于类别A并被预测为不属于类别A的样本数。

此外，基于机器学习的分类方法通常采用另外两种度量标准对其分类结果进行评估，其定义如下：召回率（recall）：recall=TP/(TP+FN)，表示类别A中被正确预测的样本所占比例。

精度（precision）：precision=TP/(TP+FP)，表示在所有被预测为类别A的样本中，真正属于类别A的样本所占比例。很多流量分类研究都使用流准确率或字节准确率作为其实验结果的度量标准，流准确率表示被正确分类的流所占的比例，而字节准确率则更关注被正确分类的流所携带的字节数。其中，准确率的定义如下：

准确率（accuracy）：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，表示被分类模型正确预测的样本数在总样本中所占比例。

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