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Verbesserung des Patching Algorithmus durch Adaptive Windowing Techniken
Type of publication: Mastersthesis
Citation:
Type: Bachelor Thesis
Year: 2018
Month: February
School: TU Darmstadt
Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung des Patching-Algorithmus, um den Klassifizierer an auftretende Veränderungen durch einen Concept Drift in den Daten schneller anpassen zu können. Ein Concept Drift ist eine signifikante Veränderung in der Verteilung oder Beschaffenheit der ankommenden Daten. Gewöhnliche Klassifizierer verlieren unter dem Einfluss eines Concept Drifts in den Daten an Performance. Daher muss bei Datenströmen, die einen Concept Drift enthalten bei diesen Klassifizierern ein Modell neu gelernt werden. Bei Klassifizierungsproblemen mit einem kontinuierlichen Strom an Daten kann es zu einem Concept Drift kommen. Der Patching-Algorithmus löst dieses Problem, in dem das zuvor gelernte Modell bei Auftreten eines Concept Drifts nicht verworfen wird. Nach einem Concept Drift werden Regionen im Instance Space erkannt, in denen sich die Performance des Basisklassifizierers verschlechtert hat. Auf diesen Fehlerregionen wird ein neuer Klassifizierer trainiert. Der neue Klassifizierer wird mit dem Basisklassifizierer kombiniert, in dem der Basisklassifizierer nur die Instanzen klassifiziert, die nicht in den Fehlerregionen liegen. Alle anderen Instanzen werden durch den neu gelernten Klassifizierer klassifiziert, der Patch genannt wird. Dadurch können die Informationen aus dem ursprünglich gelernten Klassifizierer weiter genutzt werden. Zur Erkennung der Concept Drifts wird der ADWIN-Algorithmus verwendet. Man kommt zu dem Ergebnis, dass die Klassifizierungsgenauigkeit des Patching-Algorithmus durch die oben vorgestellten Erweiterungen erhöht werden kann. Parallel dazu kann zudem häufig die Laufzeit reduziert werden.
Keywords: Concept Drift Adaptation, Patching
Authors Burbach, Raphael
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