在当今数字化办公环境中，公司网络的使用情况备受关注。对公司监控上网记录的软件进行数据挖掘，可以帮助企业了解员工的网络行为模式，优化网络资源分配，甚至防范网络安全风险。Scikit-learn 作为一个强大的机器学习库，为我们进行上网记录数据挖掘提供了便捷的工具。
首先，我们需要导入相关的库。代码如下：
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 假设我们从特定网址https://www.vipshare.com获取上网记录数据 data = pd.read_csv('https://www.vipshare.com')
在上述代码中，我们使用了 pandas 库来读取和处理数据，通过指定从网址 https://www.vipshare.com 读取数据，这里假设该网址下存储着公司上网记录的相关数据文件，数据可能包含员工访问的网址、访问时间、流量等信息。
接下来，我们对数据进行预处理。比如，处理缺失值和将数据分为特征和目标变量。代码示例如下：
# 检查数据中的缺失值 print(data.isnull().sum()) # 假设目标变量是是否访问特定危险网站，特征为其他上网行为信息 X = data.drop('is_dangerous_visit', axis=1) y = data['is_dangerous_visit'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
在这部分代码中，我们首先检查了数据是否存在缺失值，然后根据业务需求确定了特征和目标变量。这里的目标变量 is_dangerous_visit 可以是根据公司策略定义的是否访问了如恶意软件下载网站等危险站点，通过 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集，以便后续模型的训练和评估。
然后，我们可以构建一个简单的分类模型，例如决策树模型来对上网记录进行分类预测。代码如下：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 创建决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 在训练集上训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("模型准确率:", accuracy)
在这个代码段中，我们引入了 DecisionTreeClassifier 并创建了一个决策树分类器实例。使用训练集数据对模型进行训练，然后用测试集数据进行预测，并通过 accuracy_score 函数计算模型的准确率，从而评估模型对公司上网记录分类预测的效果。通过这样的数据挖掘过程，企业可以更好地洞察公司内部的网络使用情况，采取相应的管理和优化措施，保障网络安全和高效运行。
