Problemet med realtidsutvinning av meningsfulla mönster från tidsförändrande dataströmmar är av allt större betydelse för maskininlärning och data mining samhällen. Regression i tidsförändrande dataströmmar är ett relativt outforskat ämne, trots de uppenbara tillämpningarna. Detta dokument föreslår en effektiv och inkrementell ström gruvalgoritm som kan lära regressions- och modellträd Detta papper har sitt ursprung i två konferenspapper som föreslår och delvis utvärderar en ny algoritm för lärande modellträd från stationära dataströmmar (Ikonomovska och Gama 2008) och en förbättring av denna algoritm för lärande från icke-stationära dataströmmar (Ikonomovska et al. 2009 )................................................................................................................ Men detta dokument utökar och uppgraderar avsevärt det arbete som presenteras där, både på algoritmisk design och experimentella utvärderingsfronter. Angående algoritmen: Vi överväger en ny metod för uppdelning urvalskriterier; Vi inkluderar en minnessparande metod för att inaktivera dåliga split poäng; Vi förbättrar anpassningsmekanismen genom att använda Q-statistiken med en blekning faktor); Vi diskuterar och föreslår flera minneshanteringsmetoder som möjliggör mest effektiva lärande med begränsade resurser (avaktivera och aktivera icke-problematiska blad, ta bort icke-promisserande alternativa träd). Vi utför också en mycket mer omfattande och djupgående experimentell utvärdering: Vi överväger en större samling verkliga dataset; vi använder en mer noggrant utformad experimentell metod (glidande fönsterprekvent och håll ute utvärdering bland andra); vi ger en mycket mer omfattande diskussion om de experimentella resultaten.  Lära modellträd från evolverande dataströmmar 129 från eventuellt obundna, snabba och tidsförändrande dataströmmar. Algoritmen utvärderas i stor utsträckning i en mängd olika inställningar som involverar artificiella och verkliga data. Såvitt vi vet finns det ingen annan allmän algoritm för inkrementell inlärning regression/modellträd som kan utföra explicit förändringsdetektering och informerad anpassning. Algoritmen utför online och i realtid, observerar varje exempel bara en gång vid ankomsthastigheten, och upprätthåller när som helst ett färdigt modellträd. Trädlöven innehåller linjära modeller som induceras online från de exempel som tilldelats dem, en process med låg komplexitet. Algoritmen har mekanismer för driftdetektering och modellanpassning, vilket gör det möjligt att upprätthålla korrekta och uppdaterade regressionsmodeller när som helst. Avdriftsdetekteringsmekanismen utnyttjar trädets struktur i processen för lokal förändringsdetektering. Som ett svar på lokala drift, algoritmen kan uppdatera trädstrukturen endast lokalt. Detta tillvägagångssätt förbättrar prestandan när som helst och minskar avsevärt anpassningskostnaderna.
Ikonomovska m.fl. REF-tågmodeller på delmängder av data och använd en ensemble av modellträd där varje modell i trädet är utbildad på olika delar av data.
Learning model trees from evolving data streams
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}