論文の概要: stream-learn -- open-source Python library for difficult data stream batch analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11077v1
• Date: Wed, 29 Jan 2020 20:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 20:35:00.183623
• Title: stream-learn -- open-source Python library for difficult data stream batch analysis
• Title（参考訳）: stream-learn -- 難しいデータストリームバッチ分析のためのオープンソースのPythonライブラリ
• Authors: Pawe{\l} Ksieniewicz, Pawe{\l} Zyblewski
• Abstract要約: stream-learnはScikit-learnと互換性があり、ドリフトと不均衡なデータストリーム分析のために開発された。 主なコンポーネントは、合成データストリームを生成するストリームジェネレータである。 さらに,データストリーム分類に適応した推定器も実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: stream-learn is a Python package compatible with scikit-learn and developed for the drifting and imbalanced data stream analysis. Its main component is a stream generator, which allows to produce a synthetic data stream that may incorporate each of the three main concept drift types (i.e. sudden, gradual and incremental drift) in their recurring or non-recurring versions. The package allows conducting experiments following established evaluation methodologies (i.e. Test-Then-Train and Prequential). In addition, estimators adapted for data stream classification have been implemented, including both simple classifiers and state-of-art chunk-based and online classifier ensembles. To improve computational efficiency, package utilises its own implementations of prediction metrics for imbalanced binary classification tasks.
• Abstract（参考訳）: stream-learnは、scikit-learnと互換性のあるpythonパッケージで、ドリフトおよび不均衡データストリーム解析のために開発された。 その主な構成要素はストリームジェネレータであり、これは3つの主要な概念ドリフトタイプ(突然、漸進的、漸進的ドリフト)のそれぞれを繰り返しまたは非再帰バージョンに組み込むことができる合成データストリームを生成することができる。 このパッケージでは、確立した評価手法(テスト-Then-TrainとPrequential)に従って実験を行うことができる。 さらに、単純な分類器と最先端のチャンクベースおよびオンライン分類器アンサンブルを含む、データストリーム分類に適応した推定器が実装されている。 計算効率を向上させるため、パッケージは不均衡なバイナリ分類タスクに対する予測メトリクスの実装を独自に活用する。

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