Imadittyaa/phishing-detection-ml-project

# 🚀 Phishing Detection System (End-to-End ML Project) # 📌 概述 本项目是一个使用 Python 构建的完整端到端机器学习流水线。 目标是利用从 URL 和相关数据中提取的多个特征来检测钓鱼网站。 # ⚙️ 功能 - 数据预处理与特征工程 - 模型训练（决策树、随机森林、XGBoost） - 使用混淆矩阵和分类报告进行模型对比 - 特征重要性分析 - 在新数据集上验证模型 - ML 应用，支持 CSV 输入 → 预测 → 下载 # 🧠 最佳模型 - 模型：XGBoost - 准确率：约 97% - 在未见过的数据集上已验证 # 📊 工作流 1. 数据加载 2. 数据分析 3. 模型训练 4. 模型对比 5. 特征实验 6. 模型验证 7. ML 应用开发 # 🖥️ 应用 该应用允许用户： - 上传 CSV 数据集 - 自动处理特征 - 预测钓鱼或安全 - 下载结果 # 🛠️ 技术栈 - Python - Pandas - Scikit-learn - XGBoost - Jupyter Notebook # 📽️ 项目系列 👉 完整 YouTube 系列：https://youtube.com/playlist?list=PLtjIKhNMVEneRUmchm4xZFRInBzTvjFvI&si=GOCmieQEYRTak-bV # 🤝 联系 如果您喜欢这个项目，欢迎随时联系和合作 🚀

标签：Apex, BSD, CSV处理, NoSQL, Python, Scikit-learn, URL分析, XGBoost, 决策树, 分类模型, 恶意网站检测, 数据挖掘, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 机器学习应用, 模型评估, 混淆矩阵, 特征工程, 特征重要性, 端到端项目, 算法对比, 网络安全, 逆向工具, 钓鱼检测, 随机森林, 隐私保护