Abstrakt. Beslutsregler är ett av de mest uttrycksfulla språken för maskininlärning. I det här dokumentet presenterar vi Adaptive Model Rules (AMRules), den första streaming regeln lärande algoritm för regressionsproblem. I AMRegler är föregångaren till en regel en kombination av villkor på attributvärden, och det resulterande är en linjär kombination av attributvärden. Varje regel använder en PageHinkley test för att upptäcka förändringar i processen generera data och reagera på förändringar genom att beskära regeluppsättningen. I det experimentella avsnittet rapporterar vi resultaten av AMRegles om referens regressionsproblem, och jämför prestanda hos vårt system med andra strömmande regressionsalgoritmer.
Adaptive Model Rules (AMRules) REF, är den första regelbaserade inlärningsalgoritmen för regressionsproblem på strömmar.
Adaptive Model Rules from Data Streams
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}