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J-GLOBAL ID：202202238189216399   整理番号：22A0446357

解釈可能な概念ドリフト【JST・京大機械翻訳】

Interpretable Concept Drift

著者 (4件)： Mattos Joao Guilherme (Departamento de Informatica, Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Silva Thuener (Departamento de Informatica, Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Lopes Helio (Departamento de Informatica, Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Bordignon Alex Laier (Departamento de Geometria, Universidade Federal Fluminense, Niteroi, Brazil)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 271-280  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的環境においては,モデルは,根底にある分布シフトを一度に行う傾向がある。この現象は概念ドリフトとして知られている。過去10年間,かなりの研究努力が,モデルが適応できるように,そのような現象を十分に検出することができる開発方法に向けられている。しかし,ドリフトを説明するにはそれほど考慮せず,そのような情報は,根本的な原因の取扱いと理解を完全に変えることができる。本論文では,データにおけるドリフトを識別することを超えて,インタプレテーブルドリフト検出器と呼ばれる新しいアプローチを提案した。それは,ディシジョンツリーの構造を利用して,ドリフト,すなわち,その主要な原因,樹木モデルの影響を受けた領域,およびその厳しさの徹底的な理解を提供する。さらに,すべての情報に加えて,著者らの方法は,文献において利用可能ないくつかの異なるデータセットを通して,偽陽性率と真陽性率に関して,ベンチマークドリフト検出法を凌駕する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ドリフト ,  検出法 ,  ディシジョンツリー ,  検出器
準シソーラス用語： データストリーム ,  陽性率 ,  偽陽性率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データストリーム ,  データストリームマイニング ,  コンセプトドリフト ,  ドリフト検出 ,  ドリフト理解 ,  決定木

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 概念 ,  ドリフト