論文の概要: Drift Detection: Introducing Gaussian Split Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08637v1
• Date: Tue, 14 May 2024 14:15:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:49:19.565589
• Title: Drift Detection: Introducing Gaussian Split Detector
• Title（参考訳）: ドリフト検出:ガウス分割検出器の導入
• Authors: Maxime Fuccellaro, Laurent Simon, Akka Zemmari,
• Abstract要約: 本稿では,バッチモードで動作する新しいドリフト検出器であるGaussian Split Detector (GSD)を紹介する。 GSDは、データが正規分布に従うときに機能し、決定境界の変化を監視するためにガウス混合モデルを使用するように設計されている。 我々の検出器は、実際のドリフトの検出や、誤報を避けるための鍵となる仮想ドリフトの無視において、技術の現状よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9430846345184412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent research yielded a wide array of drift detectors. However, in order to achieve remarkable performance, the true class labels must be available during the drift detection phase. This paper targets at detecting drift when the ground truth is unknown during the detection phase. To that end, we introduce Gaussian Split Detector (GSD) a novel drift detector that works in batch mode. GSD is designed to work when the data follow a normal distribution and makes use of Gaussian mixture models to monitor changes in the decision boundary. The algorithm is designed to handle multi-dimension data streams and to work without the ground truth labels during the inference phase making it pertinent for real world use. In an extensive experimental study on real and synthetic datasets, we evaluate our detector against the state of the art. We show that our detector outperforms the state of the art in detecting real drift and in ignoring virtual drift which is key to avoid false alarms.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、広範囲のドリフト検出器が得られた。 しかし、顕著な性能を達成するためには、ドリフト検出フェーズ中に真のクラスラベルを利用できなければならない。 本論文は, 地中真実が不明な場合の漂流を検出することを目的としている。 そこで我々は,バッチモードで動作する新しいドリフト検出器であるGaussian Split Detector (GSD)を導入する。 GSDは、データが正規分布に従うときに機能し、決定境界の変化を監視するためにガウス混合モデルを使用するように設計されている。 このアルゴリズムは、マルチ次元のデータストリームを処理し、推論フェーズ中に基礎となる真理ラベルを使わずに動作するように設計されている。 実および合成データセットに関する広範な実験研究において、我々は最先端の検知器について評価した。 我々の検出器は、実際のドリフトの検出や、誤報を避けるための鍵となる仮想ドリフトの無視において、最先端よりも優れていることを示す。

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