基于多模型融合的QUIC加密流量分类方法

基于多模型融合的QUIC加密流量分类方法，属于通信领域，包括：模型训练阶段：划分数据集，用训练集训练高精度模型组和高召回率模型组中的每个模型，用验证集评估模型性能，若启用了动态权重机制则根据模型评估结果计算其权重，并对权重进行归一化处理，用多个候选阈值来寻找最优决策阈值；模型预测阶段：输入预测数据，每个模型生成各自的预测概率，若启用了动态权重机制，则每个模型的预测概率会根据训练阶段得到的权重进行加权平均以进行概率校准；组合每个模型的校准概率，通过最优决策阈值对校准概率进行判断，生成最终分类预测结果。本发明降低了单个模型过拟合和泛化能力差的风险，实现了高准确率和稳定性的QUIC加密流量分类。