Abstract-Majoriteten av evolving dataströmmar klassificering algoritmer antar att de faktiska etiketter av de förutsagda exemplen är lätt tillgängliga utan någon tidsfördröjning precis efter en förutsägelse görs. Med tanke på de höga märkningskostnaderna, en experts beroende, begränsningar i dataöverföringen eller till och med begränsningar som följer av problemets natur, finns det dock ett stort antal verkliga tillämpningar där tillgången på faktiska etiketter är oändligt försenad (aldrig tillgänglig). I dessa fall är det nödvändigt att använda algoritmer som inte följer den traditionella processen att övervaka felfrekvensen för att upptäcka förändringar i datadistributionen och använder de senast märkta uppgifterna för att uppdatera klassificeringsmodellen. I detta dokument föreslår vi metoden MClassification för att klassificera föränderliga dataströmmar med oändligt försenade etiketter. Vår metod är inspirerad av användningen av Micro-Cluster representation från online kluster algoritmer. Med tanke på förekomsten av inkrementella drifter använder vår strategi en distansbaserad strategi för att upprätthålla Micro-Clusters positioner uppdaterade. En utvärdering i flera syntetiska och verkliga data visar att MClassification uppnår konkurrenskraftiga noggrannhetsresultat till toppmoderna metoder och tillräckliga beräkningskostnader. Den största fördelen med den föreslagna metoden är avsaknaden av kritiska parametrar som kräver användarens förkunskaper, vilket sker med konkurrerande metoder.
Samma författare har föreslagit användning av Micro-Clusters för klassificering av drivbelastade dataströmmar REF.
Classification of Evolving Data Streams with Infinitely Delayed Labels
{'venue': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}