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Lab 1: Clasificación NORMAL vs ATAQUE

Objetivo

Construí tu primer clasificador ML que distingue requests web normales de ataques usando vectorización TF-IDF y Regresión Logística.

Qué Vas a Aprender

• Vectorización de texto con TF-IDF
• Entrenar un clasificador binario
• Evaluar el rendimiento del modelo
• Entender la frontera de decisión

Ejecutar

python classify.py

Salida Esperada

Muestras de entrenamiento: 800
Muestras de test: 200

Reporte de Clasificación:
              precision    recall  f1-score   support
      NORMAL       0.95      0.97      0.96       150
      ATAQUE       0.89      0.84      0.86        50

Accuracy: 0.94