Abstract-Online lärande algoritmer måste ofta fungera i närvaro av konceptdrifter. En färsk studie visade att olika mångfaldsnivåer i en ensemble av inlärningsmaskiner krävs för att upprätthålla hög generalisering på både gamla och nya begrepp. Inspirerad av denna studie och baserad på en vidare studie av mångfald med olika strategier för att hantera drifter, föreslår vi en ny online ensembleinlärningsmetod som kallas Mångfald för hantering av drifter (DDD). DDD upprätthåller ensembler med olika mångfaldsnivåer och kan uppnå bättre noggrannhet än andra metoder. Dessutom är det mycket robust, presterande andra drifthanteringsmetoder i form av noggrannhet när det finns falska positiva driftdetekteringer. I alla de experimentella jämförelser vi har gjort har DDD alltid utfört minst lika bra som andra drifthanteringsmetoder under olika förhållanden, med mycket få undantag.
I Ref föreslås ett system som bygger på två nätensembler med olika mångfald.
DDD: A New Ensemble Approach for Dealing with Concept Drift
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}