在机器学习的众多算法中，随机森林（Random Forest）凭借其出色的稳定性、强大的抗噪声能力以及良好的解释性，成为数据挖掘和预测分析的常用工具。随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的算法，其核心思想是构建多个决策树，并将这些决策树的预测结果进行综合，以获得最终的预测输出。通过上述方式，随机森林利用多个决策树的“集体智慧”，降低了单一决策树的方差，有效避免过拟合，提

具体计算过程包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量的计算，通过Query与Key的点积运算得到注意力分数，经过Softmax归一化后得到注意力权重，再与Value向量加权求和，最终得到当前位置的自注意力表示。Transformer模型自问世以来，凭借其独特的自注意力机制，打破了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时的局限，在机器翻译、文本生成、问

收集2000张该网站验证码图片，进行数据增强后训练模型，经过15轮训练，模型在测试集上准确率达到92%，最终实现自动化登录。同时，网站的反爬虫策略，如IP封禁、频率限制等，也增加了破解的难度和风险。准备大量标注的验证码图片进行训练，通过数据增强（如旋转、缩放、添加噪声等）扩充数据集，提高模型泛化能力。二值化突出字符部分；通过简单的代码，可实现对登录页面的访问，并提取验证码图片的URL，进而下载图片

数据清洗与预处理是Python爬虫项目中不可或缺的环节，它能够将原始的、杂乱的数据转化为高质量、可用的数据。通过灵活运用Pandas、正则表达式、NumPy等工具，掌握缺失值处理、重复值处理、格式转换等操作方法，按照规范的流程进行数据处理，能够有效提升数据的价值，为后续的数据分析、机器学习建模等工作提供有力支持。1. 数据读取：将爬虫采集到的数据（如存储在CSV、JSON文件中）读取到Python