Abstract-Incremental lärande med konceptdrift har ofta hanterats med ensemblemetoder, där modeller som byggts tidigare kan omskolas för att uppnå nya modeller för aktuella data. Två designfrågor måste tas upp i utvecklingen av ensemblemetoder för inkrementellt lärande med konceptdrift, d.v.s. vilka historiska (dvs. tidigare utbildade) modeller som ska bevaras och hur de ska användas. En ny ensembleinlärningsmetod, nämligen Mångfald och överföringsbaserad Ensemble Learning (DTEL), föreslås i detta dokument. Med tanke på nyanlända data använder DTEL varje bevarad historisk modell som en första modell och tränar den vidare med nya data via överföringslärande. Dessutom bevarar DTEL en rad olika historiska modeller, snarare än en uppsättning historiska modeller som endast är korrekta när det gäller klassificeringsnoggrannhet. Empiriska studier av 15 syntetiska dataströmmar och 5 verkliga dataströmmar (alla med konceptdrifter) visar att DTEL kan hantera konceptdrift mer effektivt än 4 andra toppmoderna metoder. Index Terms-Concept drift, dataflöde gruvdrift, ensemble lärande, inkrementellt lärande, överföring lärande.
Mångfald och överföringsbaserad Ensemble Learning (DTEL) REF är en mycket ny batch-baserad metod för att hantera återkommande begrepp.
Concept Drift Adaptation by Exploiting Historical Knowledge
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}