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我想要达到什么目的？

  • 我已经对数据进行了分类（JSON 格式），我想生成一个模型，该模型应该让我能够使用现有分类数据生成新传入数据。（所有现有类的可能性）。
  • 例如，我将现有数据分为 2 类。tier1和tier2。当我收到我想知道的新数据时，有多少%新数据与我现有的tier1数据匹配tier2！如果不匹配只想得到0 %

我的样本数据

[
    {
        "type": "threat",
        "severity": "2",
        "category": "tier1"
    },
    {
        "type": "threat",
        "severity": "3",
        "category": "tier1"
    },
    {
        "type": "malware",
        "severity": "7",
        "category": "tier2"
    },
    {
        "type": "threat",
        "severity": "7",
        "category": "tier2"
    },
    {
        "type": "malware",
        "severity": "5",
        "category": "tier1"
    },
    {
        "type": "threat",
        "severity": "14",
        "category": "tier2"
    },
    {
        "type": "malware",
        "severity": "13",
        "category": "tier2"
    },
    {
        "type": "threat",
        "severity": "14",
        "category": "tier2"
    },
    {
        "type": "threat",
        "severity": "1",
        "category": "tier1"
    },
]

传入数据和我的期望

  • 场景 1：传入数据：
{
    "type": "foo",
    "severity": "cdsb",
}

期待：tier1: 0 %, tier2: 0 %

  • 场景 2：传入数据：
{
    "type": "threat",
    "severity": "60",
}

期待：tier1: X %, tier2: Y%

还有一些问题： 1. 解决这个问题的最佳方法是什么？2. 我在这里展示的数据只是2特征，但真正的输入数据有更多不同类型的字段。提取特征的最佳方法是什么！

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