I detta dokument presenteras ett system för induktion av skog av funktionella träd från dataströmmar som kan upptäcka konceptdrift. Ultra Fast Forest of Trees (UFFT) är en inkrementell algoritm, som fungerar online, bearbetar varje exempel i konstant tid, och utför en enda scan över träningsexempel. Den använder analytiska tekniker för att välja delningskriterierna och informationsvinsten för att uppskatta värdet av varje möjligt delningstest. För multi-klass problem algoritmen växer ett binärt träd för varje möjligt par av klasser, vilket leder till en skog av träd. Beslut noder och blad innehåller naiv-Bayes klassificerare spelar olika roller under induktionsprocessen. Naive-Bayes i blad används för att klassificera testexempel, naiva-Bayes i inre noder kan användas som multivariata delningstester om de väljs enligt delningskriterierna, och används för att upptäcka drift i fördelningen av de exempel som passerar noden. När en avdrift upptäcks, kommer alla underträd som är rotade vid den noden att beskäras. Användningen av naiv-Bayes-klassificerare på blad för att klassificera testexempel, användningen av delningstester baserade på resultatet av naiv-Bayes, och användningen av naiv-Bayes-klassificerare vid beslutsnoder för att upptäcka drift erhålls direkt från den tillräckliga statistik som krävs för att beräkna uppdelningskriterierna, utan några ytterligare beräkningar. Denna aspekt är en stor fördel i samband med höghastighetsdataflöden. Denna metod har testats med artificiella och verkliga datamängder. De experimentella resultaten visar en mycket bra prestanda i jämförelse med en batch beslut träd eleven, och hög kapacitet att upptäcka och reagera på drift.
Denna nackdel övervinns av Ultra Fast Forest of Trees (UFFT), en förlängning av CVFDT som gör det möjligt att hantera numeriska attribut REF och även använder sig av ett förbättrat delningskriterium för inre noder.
Learning decision trees from dynamic data streams
{'venue': "SAC '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}