Abstract-Concept drift tros vara allmänt förekommande i de flesta data som samlats in från naturligt förekommande processer och därmed motiverar forskning av maskininlärning gemenskapen. Det finns en myriad av metoder för konceptdrifthantering som har visat sig hantera konceptdrift med varierande grad av framgång. I de flesta strategier utgår man dock från att de märkta uppgifterna kommer att finnas tillgängliga utan någon märkningskostnad strax efter klassificeringen, ett antagande som ofta överträds. De höga märkningskostnaderna på många områden ger en stark motivation att minska antalet märkta fall som krävs för att hantera konceptdrift. Explicit detektionsmetoder som inte kräver märkta instanser för att upptäcka konceptdrift är mycket lovande för att uppnå detta. Vår strategi Confidence Distribution Batch Detection (CDBD) ger en signal korrelerad till förändringar i koncept utan att använda märkta data. Vi visar också hur denna signal i kombination med en utlösande och en återuppbyggnadspolicy kan upprätthålla klassificeringsnoggrannheten samtidigt som man använder en begränsad mängd märkta data.
I REF beräknas en ström av indikatorvärden som är korrelerade till konceptdrift från testdatafönster.
Drift Detection Using Uncertainty Distribution Divergence
{'venue': None, 'journal': 'Evolving Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}