Vanliga statistiska förutsägelser modeller ofta kräver och antar stationaritet i data. I många praktiska tillämpningar observeras dock regelbundet förändringar i relationen mellan svars- och prediktorvariabler med tiden, vilket leder till en försämring av dessa modellers prediktiva prestanda. I detta dokument presenteras Linear Four Rates (LFR), ett ramverk för att upptäcka dessa konceptdrifter och därefter identifiera de datapunkter som hör till det nya konceptet (för återinlärning av modellen). Till skillnad från konventionella koncept avdriftsdetekteringsmetoder kan LFR tillämpas på både batch- och strömdata; begränsas inte av responsvariabelns fördelningsegenskaper (t.ex. datauppsättningar med obalanserade etiketter); är oberoende av den underliggande statistiska modellen; och använder användardefinierade parametrar som är intuitivt begripliga. LFR:s prestanda jämförs med referensmetoder med hjälp av både simulerade och allmänt använda offentliga datauppsättningar som spänner över konceptets drifttyper. Resultaten visar att LFR avsevärt överträffar referensvärden när det gäller återkallande, noggrannhet och fördröjning av upptäckt av konceptdrifter mellan datauppsättningar.
REF presenterar ramverket Linear Four Rates (LFR) för att upptäcka konceptdrift och identifiera de datapunkter som hör till det nya konceptet.
Concept drift detection for streaming data
{'venue': '2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}