論文の概要: The Window Dilemma: Why Concept Drift Detection is Ill-Posed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06456v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 07:39:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.284189
• Title: The Window Dilemma: Why Concept Drift Detection is Ill-Posed
• Title（参考訳）: 窓のジレンマ:なぜコンセプトドリフト検出が不十分なのか
• Authors: Brandon Gower-Winter, Misja Groen, Georg Krempl,
• Abstract要約: 基盤となるデータ生成プロセスの非定常性は、データストリームの重要な特徴である。 このような変化(ドリフト)を検出する方法のクラスとして,概念ドリフト検出器が確立されている。 本研究では,ドリフト認識がウインドウ生成の産物であり,必ずしも基礎となるデータ生成プロセスではないことを観察するウィンドウジレンマを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-stationarity of an underlying data generating process that leads to distributional changes over time is a key characteristic of Data Streams. This phenomenon, commonly referred to as Concept Drift, has been intensively studied, and Concept Drift Detectors have been established as a class of methods for detecting such changes (drifts). For the most part, Drift Detectors compare regions (windows) of the data stream and detect drift if those windows are sufficiently dissimilar. In this work, we introduce the Window Dilemma, an observation that perceived drift is a product of windowing and not necessarily the underlying data generating process. Additionally, we highlight that drift detection is ill-posed, primarily because verification of drift events are implausible in practice. We demonstrate these contributions first by an illustrative example, followed by empirical comparisons of drift detectors against a variety of alternative adaptation strategies. Our main finding is that traditional batch learning techniques often perform better than their drift-aware counterparts further bringing into question the purpose of detectors in Stream Classification.
• Abstract（参考訳）: 時間とともに分散的に変化する基礎となるデータ生成プロセスの非定常性は、データストリームの重要な特徴である。 コンセプションドリフトと呼ばれるこの現象は、集中的に研究され、コンセプションドリフト検出器はそのような変化(ドリフト)を検出する方法のクラスとして確立されている。 たいていの場合、ドリフト検出器はデータストリームの領域(ウィンドウ)を比較し、それらのウィンドウが十分に異なる場合のドリフトを検出する。 本研究では,ドリフト認識がウインドウ生成の産物であり,必ずしも基礎となるデータ生成プロセスではないことを観察するウィンドウジレンマを紹介する。 さらに,ドリフト検出が不適切であること,主にドリフトイベントの検証が現実には不可能であること,などを強調した。 まず、これらの貢献を実証的な例で示し、続いて、ドリフト検出器の様々な代替適応戦略に対する実証的な比較を行った。 我々の主な発見は、従来のバッチ学習技術がドリフト認識技術よりも優れた性能を発揮することがしばしばあり、ストリーム分類における検出器の目的に疑問を投げかけることである。

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