【源码】基于Python和PostgreSQL的以太坊智能合约分类系统

项目简介

本项目借助分析以太坊智能合约的交易行为，运用机器学习方法实现对智能合约的分类。项目涵盖数据收集与处理、特征提取、机器学习模型构建与测试等环节。借助自动化脚本从PostgreSQL数据库服务器收集交易数据，提取合约行为特征，利用随机森林算法开展模型训练与测试，最终达成智能合约的分类。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集与处理：通过自动化脚本从PostgreSQL数据库服务器收集智能合约交易数据，生成包含交易数量、总金额、平均金额、标准差、基尼系数等的合约行为特征数据。
2. 特征提取：提取合约的地址、交易数量等特征，生成带标签的特征文件供机器学习模型训练与测试使用。
3. 机器学习模型构建与测试：使用随机森林算法对特征数据进行训练与测试以得到分类模型，也可使用WEKA等机器学习工具完成训练与测试。
4. 分类模型应用：运用训练好的模型对新的合约地址进行分类，判断其是否为庞氏合约。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python3环境，并确保安装pandas、sklearn、pexpect等所需库，同时安装WEKA等机器学习工具。
2. 数据收集：运行main.py脚本，通过自动化脚本从PostgreSQL数据库服务器收集智能合约的交易数据。
3. 特征提取：运行features.py脚本，提取合约的行为特征数据。
4. 模型训练与测试：使用WEKA等机器学习工具进行模型训练与测试。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新的合约地址进行分类。

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