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【24h】

Handling Concept Drifts Using Dynamic Selection of Classifiers

机译：使用分类器的动态选择处理概念漂移

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This work describes the Dynse framework, which uses dynamic selection of classifiers to deal with concept drift. Basically, classifiers trained on new supervised batches available over time are add to a pool, from which is elected a custom ensemble for each test instance during the classification time. The Dynse framework is highly customizable, and can be adapted to use any method for dynamic selection of classifiers given a test instance. In this work we propose a default configuration for the framework which has provided promising results in a range of problems. The experimental results have shown that the proposed framework achieved the best average rank when considering all datasets, and outperformed the state-of-the-art in three of four tested datasets.
机译：这项工作描述了Dynse框架，该框架使用动态选择器来处理概念漂移。基本上，将在一段时间内接受新监督批次训练的分类器添加到池中，在分类时间内从中为每个测试实例选择一个自定义集合。 Dynse框架是高度可定制的，并且可以调整为在给定测试实例的情况下使用任何方法动态选择分类器。在这项工作中，我们提出了框架的默认配置，该配置在一系列问题中提供了可喜的结果。实验结果表明，在考虑所有数据集的情况下，提出的框架获得了最佳的平均排名，并且在四个测试数据集中的三个数据集中均超过了最新技术。

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