基于Chernoff界的概念漂移检测方法
Drift detection methods based on chernoff bound
北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021
摘要
为应对分类模型性能下降的问题，需要及时检测数据流中的概念漂移，以更新基分类器并提高分类准确性。研究提出一种基于均值的Chernoff界的检测机制，在提升漂移检测速度的同时，确保了较高的准确性。利用基于均值的Chernoff界，提出基于当前均值的Chernoff界和基于全局均值的Chernoff界。此外，为了增强检测的稳定性和精确性，设计复合检验策略，包括双重检验机制与先检测后验证机制，从而构建一种基于Chernoff界的概念漂移检测方法(CDDM)。最后，为了全面评估双重检验机制与先检测后验证机制的有效性，提出该方法变体并进行性能对比。实验结果表明，所提出方法在合成数据集上取得了最高85.97%的平均准确率，同时降低了8.80%的漂移检测延迟。实验验证了所提出方法在提高准确率的同时加快了检测速度。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62566001)
宁夏自然科学基金资助项目(2025AAC030054)
北方民族大学研究生创新项目(YCX24371)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0254
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第3期
发布历史
[2025-11-17] 优先出版
引用本文
杨书蓉, 韩萌, 丁剑, 等. 基于Chernoff界的概念漂移检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0254. (Yang Shurong, Han Meng, Ding Jian, et al. Drift detection methods based on chernoff bound [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0254. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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