Abstract-Discretization av strömmande data har fått förvånansvärt lite uppmärksamhet. Detta kan bero på att strömmande data kräver inkrementell diskretisering med cutpoints som kan variera över tid och detta uppfattas som oönskade. Vi hävdar tvärtom att det kan vara önskvärt för en diskretisering att utvecklas i synkronisering med en föränderlig dataström, även när eleven antar att attributvärdens betydelser förblir invarianta över tiden. Vi undersöker de frågor som är förknippade med diskretisering i samband med distributionsdrift och utvecklar beräkningseffektiva inkrementella diskretiseringsalgoritmer. Vi visar att diskretisering kan minska felet hos en klassisk inkrementell inlärare och att tillåta en diskretisering att driva i synkronisering med distribution drift kan ytterligare minska fel.
Incremental Discretization Algoritm (IDA) använder en quantile approach för att diskretize data stream REF.
Contrary to Popular Belief Incremental Discretization can be Sound, Computationally Efficient and Extremely Useful for Streaming Data
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}