Learner-based Concept Drift Detection: Analysis and Evaluation

精选理由

这篇论文系统梳理了概念漂移检测算法,并用合成和真实数据测试了它们在突变和渐变场景下的表现,适合做这一方向基础研究的人参考。

AI 摘要

该论文从理论上分析了概念漂移的特征,并分类讨论了多种漂移检测算法。在合成和真实数据集上评估了这些算法在不同漂移场景(如突变和渐变)下的性能。研究旨在加深对概念漂移行为及检测器适用性的理解。

AI 翻译 · 中文

该论文从理论上分析了概念漂移的特征,并分类讨论了多种漂移检测算法。在合成和真实数据集上评估了这些算法在不同漂移场景(如突变和渐变)下的性能。研究旨在加深对概念漂移行为及检测器适用性的理解。

arXiv cs.LGMachine learning algorithms deployed for evolving streaming environments must handle the non-stationary data distributions, commonly referred to as concept drift. The presence of concept drift poses a major challenge for