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由于數(shù)據(jù)流具有非平穩(wěn)特性，即概念漂移問題，導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能隨著概念漂移的發(fā)生而降低。對分類器如何自適應(yīng)概念漂移進(jìn)行了研究，提岀了以小數(shù)據(jù)塊為輸入的増量學(xué)習(xí)的増強(qiáng)集成算法，用于處理概念漂移情況下的數(shù)據(jù)流分類問題。該算法沒有復(fù)雜的參數(shù)，但對弱分類器提岀較髙的要求，毎次移除不合格的弱分類器后添加新的弱分類器，在迭代増量訓(xùn)練過程中根據(jù)訓(xùn)練誤差更新樣本和弱分類器的權(quán)重最后通過加權(quán)投票方式整合各弱分類器的預(yù)測結(jié)果。用五組已知具體漂移情況的人工數(shù)據(jù)和三組未知漂移情況的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與已有的算法進(jìn)行對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀該算法能很好地處理概念漂移下的數(shù)據(jù)流分類問題。
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