論文の概要: Suitability of Different Metric Choices for Concept Drift Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09486v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 01:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:57:38.302725
• Title: Suitability of Different Metric Choices for Concept Drift Detection
• Title（参考訳）: コンセプトドリフト検出のための異なるメトリック選択の適合性
• Authors: Fabian Hinder, Valerie Vaquet, Barbara Hammer
• Abstract要約: ドリフト検出のための多くの教師なしのアプローチは、2つの時間窓のサンプル間の差を測定することに依存している。 ほとんどのドリフト検出法は、どの計量を使用するか、この計量がどのように推定されるか、どのように決定しきい値が見つかるかで区別できる。 我々は,異なる種類の推定器と測定器を理論的,実証的に比較し,単一の測定器の関連性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.76294323004155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The notion of concept drift refers to the phenomenon that the distribution, which is underlying the observed data, changes over time; as a consequence machine learning models may become inaccurate and need adjustment. Many unsupervised approaches for drift detection rely on measuring the discrepancy between the sample distributions of two time windows. This may be done directly, after some preprocessing (feature extraction, embedding into a latent space, etc.), or with respect to inferred features (mean, variance, conditional probabilities etc.). Most drift detection methods can be distinguished in what metric they use, how this metric is estimated, and how the decision threshold is found. In this paper, we analyze structural properties of the drift induced signals in the context of different metrics. We compare different types of estimators and metrics theoretically and empirically and investigate the relevance of the single metric components. In addition, we propose new choices and demonstrate their suitability in several experiments.
• Abstract（参考訳）: 概念ドリフト(concept drift)の概念は、観測データの基礎となる分布が時間とともに変化する現象を指す。 多くの教師なしのドリフト検出手法は、2つの時間窓のサンプル分布のばらつきを測定することに依拠している。 これは、前処理(特徴抽出、潜在空間への埋め込みなど)の後に、または推定された特徴(平均、分散、条件付き確率など)について直接行うことができる。 ほとんどのドリフト検出法は、使用するメトリック、このメトリックの見積もり方法、決定しきい値の発見方法で区別することができる。 本稿では,異なるメトリクスの文脈におけるドリフト誘起信号の構造特性を解析する。 異なる種類の推定器とメトリクスを理論的および経験的に比較し、単一の計量成分の関連性について検討する。 さらに,新しい選択を提案し,いくつかの実験で適合性を示す。

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