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题名弹性梯度集成的概念漂移适应
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作者
郭虎升
张羽桐
王文剑
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机构
山西大学计算机与信息技术学院
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)
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出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第5期1235-1247,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62276157,U21A20513,62476157,62076154,61503229)
山西省重点研发计划项目(202202020101003)。
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文摘
随着流数据的大量涌现,概念漂移已成为流数据挖掘中备受关注且具有挑战性的重要问题.目前,多数集成学习方法未针对性地识别概念漂移类型,并采取高效的集成适应策略,导致模型在不同漂移类型上的性能参差不齐.为此,提出了一种弹性梯度集成的概念漂移适应(elastic gradient ensemble for concept drift adaptation,EGE_CD)方法.该方法首先通过提取梯度提升残差,计算流动残差比检测漂移位点,之后计算残差波动率识别漂移类型;然后,利用学习器损失变化提取漂移学习器,结合不同漂移类型与残差分布特征删除对应学习器,实现弹性梯度剪枝;最后,将增量学习与滑动采样方法结合,通过计算最优拟合率优化学习器拟合过程,再根据残差变化实现增量梯度生长.实验结果表明,所提方法提高了模型对不同漂移类型的稳定性与适应性,取得了良好的泛化性能.
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关键词
概念漂移
漂移类型
梯度提升
漂移检测
弹性梯度剪枝
增量梯度生长
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Keywords
concept drift
drift type
gradient boosting
drift detection
elastic gradient pruning
incremental gradient growth
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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