Abstract-Data stream gruvdrift har fått ökad uppmärksamhet på grund av sin närvaro i ett brett spektrum av tillämpningar, såsom sensornätverk, bank och telekommunikation. En av de viktigaste utmaningarna när det gäller att lära sig från dataströmmar är att reagera på konceptdrift, dvs. oförutsedda förändringar av strömmens underliggande datadistribution. Flera klassificeringsalgoritmer som klarar av konceptdrift har dock lagts fram, de flesta av dem specialiserar sig på en typ av förändring. I det här dokumentet föreslår vi en ny dataströmsklassificering, kallad Accuracy Updated Ensemble (AUE2), som syftar till att reagera lika bra på olika typer av drift. AUE2 kombinerar noggrannhetsbaserade viktningsmekanismer kända från blockbaserade ensembler med den inkrementella karaktären hos Hoeffding Trees. Den föreslagna algoritmen jämförs experimentellt med 11 state-of-the-art stream metoder, inklusive enstaka klassificeringar, block-baserade och online ensembler, och hybrid metoder i olika drift scenarier. Av alla jämförda algoritmer gav AUE2 bästa genomsnittliga klassificeringsnoggrannhet samtidigt som det visade sig vara mindre minneskrävande än andra ensemblemetoder. Experimentella resultat visar att AUE2 kan anses vara lämpligt för scenarier med många typer av drift såväl som statiska miljöer. Index Terms-Concept drift, dataström gruvdrift, ensemble klassificerare, icke-stationära miljöer.
AUE2 kombinerar noggrannhetsbaserade viktningsmekanismer och Hoeffding Trees REF.
Reacting to Different Types of Concept Drift: The Accuracy Updated Ensemble Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}