#特徴量選択

侵入検知に古典・量子MLを適用、arXivが性能比較研究を公開

電子プレプリントリポジトリ arXiv cs.CRは10月23日(現地時間)、サイバーセキュリティ分野の侵入検知システムに関する研究論文を公開しました。本研究は、古典的機械学習（ML）モデルと量子MLモデルの性能を複数データセットで比較ベンチマークし、前処理、特徴量選択戦略、量子エンコーディングスキームがモデル性能に与える影響を詳細に分析しています。