一种基于历史模型多样性的数据流概念漂移检测方法

    公开(公告)号:CN112329944A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011253044.7

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于历史模型多样性的数据流概念漂移检测方法,步骤如下:方法采用在线装袋放方法在线数据流进行提取,基于多样性标准构建随机森林中的基础树,通过对数据流特征空间的变化检测,来对可能到来的概念漂移进行预警,并识别概念漂移区域,综合漂移预警和漂移区域来识别并处理噪音,最后通过随机森林的集成方法检测概念漂移。本发明使用随机森林解决概念漂移检测问题,提出基于多样新的历史模型保存策略,以解决实例存储以及如何利用这些模型来促进未来的概念漂移检测的问题。

    一种基于历史模型多样性的数据流概念漂移检测方法

    公开(公告)号:CN112329944B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202011253044.7

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于历史模型多样性的数据流概念漂移检测方法,步骤如下:方法采用在线装袋放方法在线数据流进行提取,基于多样性标准构建随机森林中的基础树,通过对数据流特征空间的变化检测,来对可能到来的概念漂移进行预警,并识别概念漂移区域,综合漂移预警和漂移区域来识别并处理噪音,最后通过随机森林的集成方法检测概念漂移。本发明使用随机森林解决概念漂移检测问题,提出基于多样新的历史模型保存策略,以解决实例存储以及如何利用这些模型来促进未来的概念漂移检测的问题。

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