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Entraîner un Modèle ML sur de Vraies Données d'Exploitation — et Éviter le Piège de l'Accuracy=1.0

J’ai branché mon modèle RandomForest sur 6 millions de vrais hosts Metasploit — et obtenu accuracy=1.0. Voilà pourquoi c’était un bug, pas un succès, et comment j’ai vraiment corrigé le tir.

[bojemoi] feat(grafana): add ML Threat Intel model quality dashboard (Loki-based, 9 panels)

Commit 744753f par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] feat(ml-threat): richer features + per-class F1/recall metrics

Commit 1e80d42 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] Push 1 commit(s) to main

Push de 1 commit(s) par grafana-watcher dans bojemoi/main

[bojemoi] fix(ml-threat): break label/feature circular dependency, oversample pwned hosts

Commit 78eeea5 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] Push 1 commit(s) to main

Push de 1 commit(s) par grafana-watcher dans bojemoi/main

[bojemoi] feat(ml-threat): add MSF real data training loop

Commit 410ef77 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] Push 1 commit(s) to main

Push de 1 commit(s) par grafana-watcher dans bojemoi/main

[bojemoi] feat(grafana): add Claude Daily Review dashboard in correct provisioning path

Commit 6d1c042 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] feat(grafana): add Claude daily review dashboard with Loki log ingestion

Commit 08e3495 par grafana-watcher dans bojemoi