conceptdrifttechnieken

Conceptdrifttechnieken zijn methoden en algoritmes die bedoeld zijn om concept drift in data streams te detecteren en mee om te gaan. Concept drift treedt op wanneer de relatie tussen inputvariabelen en de doelvariabele in de tijd verandert, waardoor modellen die eerder goed presteerden minder accuraat worden.

Drift kan plotseling of geleidelijk optreden en kan terugkeren of incrementeel zijn. Het type drift beïnvloedt welke detectie- en adaptatiestrategieën het beste werken. Veelvoorkomende vormen zijn plotselinge drift, geleidelijke drift, terugkerende drift en incrementele drift.

Detectie gebeurt vaak door de prestatie van het model te monitoren of door statistische tests. Bekende drift-detectiemethoden zijn DDM, EDDM, ADWIN en Page-Hinkley. Andere benaderingen maken gebruik van adaptieve vensters, kansverdelingen en KS-testen.

Adaptatie na detectie kan bestaan uit retraining op recente data, online leeralgoritmes zoals SGD, en ensembles die modellen vervangen of conditioneel combineren. Veel gebruikte strategieën zijn het aanpassen van venstergrootte (sliding window), gewichten toekennen aan recente voorbeelden en dynamische ensembles, zodat de meest relevante informatie snel meeweegt.

Evaluatie en toepassingen: Uitdagingen omvatten het voorkomen van valse positieven en het beperken van detectievertraging. Evaluatie gebeurt met simulaties en realistische data. Conceptdrifttechnieken vinden toepassing in financiën, e-commerce, sensornetwerken en sociale media-analyse.

---