論文の概要: Handling Concept Drifts in Regression Problems -- the Error Intersection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00438v1
• Date: Wed, 1 Apr 2020 13:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 17:59:59.267748
• Title: Handling Concept Drifts in Regression Problems -- the Error Intersection Approach
• Title（参考訳）: 回帰問題における概念ドリフトの扱い -- 誤差交叉アプローチ
• Authors: Lucas Baier (1), Marcel Hofmann (2), Niklas K\"uhl (1), Marisa Mohr (2 and 3) and Gerhard Satzger (1) ((1) Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany, (2) inovex GmbH, Karlsruhe, Germany (3) University of L\"ubeck, L\"ubeck, Germany)
• Abstract要約: 本稿では,回帰タスクに対する単純な機械学習モデルと複雑な機械学習モデルの適用を切り替える戦略を提案する。 われわれは、ニューヨークにおけるタクシー需要の現実的なデータセットに対するアプローチをインスタンス化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models are omnipresent for predictions on big data. One challenge of deployed models is the change of the data over time, a phenomenon called concept drift. If not handled correctly, a concept drift can lead to significant mispredictions. We explore a novel approach for concept drift handling, which depicts a strategy to switch between the application of simple and complex machine learning models for regression tasks. We assume that the approach plays out the individual strengths of each model, switching to the simpler model if a drift occurs and switching back to the complex model for typical situations. We instantiate the approach on a real-world data set of taxi demand in New York City, which is prone to multiple drifts, e.g. the weather phenomena of blizzards, resulting in a sudden decrease of taxi demand. We are able to show that our suggested approach outperforms all regarded baselines significantly.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、ビッグデータの予測に最適である。 デプロイされたモデルの課題のひとつは、時間とともにデータを変更することだ。 正しく扱わなければ、概念のドリフトは重大な誤予測につながる可能性がある。 本稿では, 回帰タスクに対する単純な機械学習モデルと複雑な機械学習モデルの適用を切り替える戦略を記述した, コンセプトドリフトハンドリングのための新しいアプローチについて検討する。 提案手法は各モデルの個々の強みを生かし,ドリフトが発生するとより単純なモデルに切り換え,典型的な状況では複雑なモデルに切り換える。 ニューヨーク市のタクシー需要の現実的なデータセットに対するアプローチをインスタンス化し、ブリュザードの気象現象など複数のドリフトが発生しやすいため、突然タクシー需要が減少する。 提案したアプローチがベースラインを著しく上回ることを示すことができます。

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