使用机器学习进行网络钓鱼网站检测

问题描述

我有一个学期项目，我必须使用机器学习检测网络钓鱼网站。我一直在使用在现有数据集上训练的支持向量二元分类器来预测网站是否合法。问题是 SVM 需要大量计算来训练我们的数据，并且对嘈杂的数据很敏感。因此，过拟合的可能性很高。有没有其他分类模型可以帮助优化我的模型？

解决方法

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