論文の概要: DriftSurf: A Risk-competitive Learning Algorithm under Concept Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06508v2
• Date: Sun, 2 Aug 2020 15:05:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 01:13:01.226098
• Title: DriftSurf: A Risk-competitive Learning Algorithm under Concept Drift
• Title（参考訳）: DriftSurf:概念ドリフト下でのリスク競合学習アルゴリズム
• Authors: Ashraf Tahmasbi, Ellango Jothimurugesan, Srikanta Tirthapura, Phillip B. Gibbons
• Abstract要約: ストリーミングデータから学ぶとき、概念ドリフト(concept drift)とも呼ばれるデータ分散の変化は、以前に学習したモデルが不正確なものになる可能性がある。 本研究では,ドリフト検出をより広範な安定状態/反応性状態プロセスに組み込むことにより,従来のドリフト検出に基づく手法を拡張する適応学習アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはベースラーナーにおいて汎用的であり、様々な教師付き学習問題に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.579800289829963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When learning from streaming data, a change in the data distribution, also known as concept drift, can render a previously-learned model inaccurate and require training a new model. We present an adaptive learning algorithm that extends previous drift-detection-based methods by incorporating drift detection into a broader stable-state/reactive-state process. The advantage of our approach is that we can use aggressive drift detection in the stable state to achieve a high detection rate, but mitigate the false positive rate of standalone drift detection via a reactive state that reacts quickly to true drifts while eliminating most false positives. The algorithm is generic in its base learner and can be applied across a variety of supervised learning problems. Our theoretical analysis shows that the risk of the algorithm is competitive to an algorithm with oracle knowledge of when (abrupt) drifts occur. Experiments on synthetic and real datasets with concept drifts confirm our theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングデータから学ぶとき、コンセプトドリフト(concept drift)とも呼ばれるデータ分散の変化は、事前に学習したモデルが不正確で、新しいモデルをトレーニングする必要がある。 本研究では,従来のドリフト検出法を拡張した適応学習アルゴリズムを提案する。 この手法の利点は, 安定状態において積極的にドリフト検出を行うことで高い検出率を達成できるが, 実際のドリフトに迅速に反応し, ほとんどの偽陽性を排除しながら, スタンドアロンドリフト検出の偽陽性率を軽減できることである。 このアルゴリズムは基本学習器では一般的であり、様々な教師付き学習問題に適用することができる。 我々の理論的分析は、アルゴリズムのリスクは、いつ(突然)ドリフトが起こるかというオラクルの知識を持つアルゴリズムと競合することを示している。 概念ドリフトを用いた合成データと実データの実験により, 理論的解析が確立された。

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