.Klassificera strömmande data kräver utveckling av metoder som är beräkningseffektiva och kan hantera förändringar i den underliggande distributionen av strömmen, ett fenomen som i litteraturen kallas konceptdrift. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka konceptdrift som använder ett exponentiellt vägt glidande medelvärde (EWMA) diagram för att övervaka felklassificeringshastigheten hos en streaming klassificerare. Vårt tillvägagångssätt är modulärt och kan därför köras parallellt med alla underliggande klassificerare för att ge ett ytterligare lager av konceptdriftsdetektering. Dessutom är vår metod beräkningseffektiv med overhead O(1) och fungerar på ett helt online sätt utan att behöva lagra datapunkter i minnet. Till skillnad från många befintliga metoder för att konceptera driftdetektering, gör vår metod att frekvensen av falska positiva upptäckter kan kontrolleras och hållas konstant över tid.
I REF föreslås en metod för driftdetektering baserad på användning av exponentiellt vägt glidande medelvärde (EWMA) diagram som använder Monte Carlo simulering för att hitta en nyckelkontrollgräns parameter L som bestämmer omfattningen av förändring i medelvärdet innan en konceptdrift flaggas.
Exponentially Weighted Moving Average Charts for Detecting Concept Drift
{'venue': 'Pattern Recognition Letters, 33(2) 191-198, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}