Technique Analysis for Multilayer Perceptrons to Deal with Concept Drift in Data Streams
Notice bibliographique
Résumé
Aim/Purpose: This paper describes how to use a multilayer perceptron to improve concept drift recovery in streaming environments. Background: Classifying instances in a data stream environment with concept drift is a challenging topic. The base learner must be adapted online to the current data. Several data mining algorithms have been adapted/used to this type of environment. In this study, two techniques are used to speed up the adaptation of an artificial neural network to the current data, increasing its predictive accuracy while detecting the concept drift sooner. Methodology: Experiments were performed to analyze how some techniques behave in different scenarios and compare them with other classifiers built to deal with data streams and concept drifts. Contribution: This study suggests two techniques to improve the classification results: an embedded concept drift detection method to identify when a change has occurred and setting the learning rate to a higher level whenever a new concept is being learned to give more weight to recent instances, with its value decreased over time. Findings: Results indicate that gradually reducing the learning rate with an embedded concept drift detector has better statistical results than other single classifiers built to deal with data streams and concept drifts. Recommendations for Practitioners: Based on the empirical results, this study provides recommendations on how to improve the multilayer perceptron in data stream environments suffering from concept drifts. Recommendation for Researchers: Researchers should conduct investigations to increase the number of base classifiers used in data stream environments and in situations where concept drifts occur. Impact on Society: The objective of this study is to increase the use of multilayer perceptrons in data stream environments suffering from concept drifts, as nowadays, Hoeffding Trees and Naive Bayes are the base classifiers mostly used. Future Research: Additional research includes adapting the online learning rate by increasing/decreasing it based on the performance of the Multilayer Perceptron. This scheme would allow the removal of parameters that must be set by the user, like learning rate upper bound and number of instances to return to the stable value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».