Abstract Random Forests är för närvarande en av de mest använda maskininlärningsalgoritmer i non-streaming (batch) inställning. Denna preferens beror på dess höga inlärningsprestanda och låga krav när det gäller input förberedelse och hyper-parameter inställning. I det utmanande sammanhanget med föränderliga dataströmmar finns det dock ingen slumpmässig skogsalgoritm som kan anses vara toppmodern i jämförelse med baging och boosting baserade algoritmer. I detta arbete presenterar vi adaptiv slumpmässig skogsalgoritm (ARF) för klassificering av föränderliga dataströmmar. I motsats till tidigare försök att replikera slumpmässiga skogar för dataflödesinlärning, innehåller ARF en effektiv omsamplingsmetod och adaptiva operatörer som kan hantera olika typer av konceptdrifter utan komplexa optimeringar för olika datamängder. Vi presenterar experiment med ett parallellt genomförande av ARF som inte har någon försämring i fråga om klassificeringsprestanda jämfört med ett seriellt genomförande, eftersom träd och adaptiva operatörer är oberoende av varandra. Slutligen jämför vi ARF med toppmoderna algoritmer i en traditionell test-då-tåg utvärdering och en ny försenad märkning utvärdering, och visar att ARF är korrekt och använder en genomförbar mängd resurser.
Gomes och Al. REF använde en uppdaterad version av Adaptive Random Forest (ARF) för att utveckla dataströmmar.
Adaptive random forests for evolving data stream classification
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}