論文の概要: A comprehensive analysis of concept drift locality in data streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06396v2
• Date: Sat, 9 Dec 2023 15:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:12:08.960659
• Title: A comprehensive analysis of concept drift locality in data streams
• Title（参考訳）: データストリームにおけるコンセプトドリフト局所性の包括的解析
• Authors: Gabriel J. Aguiar and Alberto Cano
• Abstract要約: 概念ドリフトは、進化するデータ特性への効果的なモデル適応のために検出されなければならない。 本稿では,その局所性とスケールに基づいて,概念ドリフトの新たな分類法を提案する。 我々は, 様々な難易度において, 9つの最先端ドリフト検出器の比較評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5897534810405403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting to drifting data streams is a significant challenge in online learning. Concept drift must be detected for effective model adaptation to evolving data properties. Concept drift can impact the data distribution entirely or partially, which makes it difficult for drift detectors to accurately identify the concept drift. Despite the numerous concept drift detectors in the literature, standardized procedures and benchmarks for comprehensive evaluation considering the locality of the drift are lacking. We present a novel categorization of concept drift based on its locality and scale. A systematic approach leads to a set of 2,760 benchmark problems, reflecting various difficulty levels following our proposed categorization. We conduct a comparative assessment of 9 state-of-the-art drift detectors across diverse difficulties, highlighting their strengths and weaknesses for future research. We examine how drift locality influences the classifier performance and propose strategies for different drift categories to minimize the recovery time. Lastly, we provide lessons learned and recommendations for future concept drift research. Our benchmark data streams and experiments are publicly available at https://github.com/gabrieljaguiar/locality-concept-drift.
• Abstract（参考訳）: 漂流するデータストリームへの適応は、オンライン学習の大きな課題である。 進化するデータプロパティへの効果的なモデル適応のために、概念ドリフトを検出する必要がある。 コンセプトドリフトは完全にまたは部分的にデータ分布に影響を与える可能性があるため、ドリフト検出器がコンセプトドリフトを正確に識別することは困難である。 文献における多くのコンセプトドリフト検出器にもかかわらず、ドリフトの局所性を考慮した包括的な評価のための標準化された手順とベンチマークは欠落している。 本稿では,概念ドリフトの局所性とスケールに基づく新しい分類法を提案する。 体系的なアプローチでは,2,760個のベンチマーク問題が発生し,提案する分類の難易度レベルを反映している。 我々は,様々な困難にまたがる9種類のドリフト検出器の比較評価を行い,今後の研究における強みと弱みについて考察した。 ドリフト局所性が分類器の性能にどのように影響するかを検証し,回復時間を最小化するためのドリフトカテゴリの戦略を提案する。 最後に,将来のドリフト研究の教訓と推奨について述べる。 ベンチマークデータストリームと実験はhttps://github.com/gabrieljaguiar/locality-concept-driftで公開しています。

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