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由于數(shù)據(jù)流具有非平穩(wěn)特性，即概念漂移問題，導致機器學習模型的性能隨著概念漂移的發(fā)生而降低。對分類器如何自適應概念漂移進行了研究，提岀了以小數(shù)據(jù)塊為輸入的増量學習的増強集成算法，用于處理概念漂移情況下的數(shù)據(jù)流分類問題。該算法沒有復雜的參數(shù)，但對弱分類器提岀較髙的要求，毎次移除不合格的弱分類器后添加新的弱分類器，在迭代増量訓練過程中根據(jù)訓練誤差更新樣本和弱分類器的權重最后通過加權投票方式整合各弱分類器的預測結果。用五組已知具體漂移情況的人工數(shù)據(jù)和三組未知漂移情況的真實數(shù)據(jù)進行實驗，并與已有的算法進行對比，實驗結果表眀該算法能很好地處理概念漂移下的數(shù)據(jù)流分類問題。
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