模型訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），并使用提取的特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中可能需要調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能。 模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，以檢驗(yàn)其預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。 模型部署：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，以實(shí)時(shí)或定期分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。部署過程可能需要考慮性能、可擴(kuò)展性和安全性等因素。

結(jié)果可視化：將分析結(jié)果以圖表、報(bào)表等形式展示給用戶，幫助用戶更好地理解網(wǎng)絡(luò)狀況和潛在問題?？梢暬ぞ呖梢允菍I(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件，也可以是自定義的Web應(yīng)用。 持續(xù)優(yōu)化：根據(jù)分析結(jié)果和用戶反饋，不斷優(yōu)化模型和分析方法，以提高分析效果和滿足用戶需求。