論文の概要: How well does Classification Accuracy capture Concept Drift Detection Quality? An overview of Concept Drift Detection evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31186v1
- Date: Fri, 29 May 2026 11:55:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.581584
- Title: How well does Classification Accuracy capture Concept Drift Detection Quality? An overview of Concept Drift Detection evaluation
- Title（参考訳）: 分類精度取得コンセプトドリフト検出の品質はどの程度良好か?概念ドリフト検出評価の概要
- Abstract要約: 本稿では,漂流検出品質の定量化のための指標と分類性能の関係を詳細に概説する。
本研究の目的は,ドリフト検出品質指標の最も有用なセットを特定し,その手法の評価を深く理解することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Data streams are nowadays among the most frequently analyzed data structures, with the concept drift posing a major challenge encountered by processing systems. Despite the proposition of numerous solutions to counteract the accuracy degeneration due to concept drift, the scientific community has not yet established a unified framework for evaluating the concept drift detection task. Existing research often relies on classification quality metrics, but these can be affected by multiple factors and may not reliably reflect drift detection quality. In this work, we present an in-depth overview of the relationship between metrics for quantifying drift detection quality and classification performance in synthetic nonstationary data streams. The proposed research studies eight drift detection quality metrics in relation to the classifier's performance across seven synthetic data stream generation tools, additionally considering drift dynamics as a factor. The studies aim to identify the most informative set of drift detection quality metrics and provide a deep understanding of the method's evaluation.
- Abstract（参考訳）: データストリームは、今日では最も頻繁に分析されるデータ構造のひとつであり、この概念は、処理システムによって直面する大きな課題を浮き彫りにしている。
コンセプトドリフトによる精度劣化に対抗するための多くの解決策が提案されているが、科学コミュニティはまだコンセプトドリフト検出タスクを評価するための統一された枠組みを確立していない。
既存の研究はしばしば分類品質の指標に依存しているが、これらは複数の要因に影響され、ドリフト検出の品質を確実に反映しない可能性がある。
本研究では, ドリフト検出品質を定量化するための指標と, 合成非定常データストリームの分類性能の関係を詳細に概説する。
本研究は,7つの合成データストリーム生成ツールにまたがる分類器の性能とドリフト検出品質の指標について検討し,ドリフトダイナミクスを要因として検討した。
本研究の目的は,ドリフト検出品質指標の最も有用なセットを特定し,その手法の評価を深く理解することである。
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