基于信息熵的概念漂移检测

文章针对概念漂移检测分类器很难维持较高的分类性能,存在错误检测和延迟检测等问题,提出了一种基于信息熵的概念漂移检测算法。首先,使用信息熵对动态数据流中的概念漂移进行检测;然后,将检测到的概念漂移信息,在概念池中进行汇总和统计;最后,使用了两种公开的真实数据和一种人造概念漂移数据进行实验,并对实验结果进行分析,验证了模型的有效性和正确性。实验结果表明,该算法可以有效地检测概念漂移和更新分类器,同时表现出较好的分类性能。