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stream-learn:stream-learn 是一个用于困难数据流分析的开源 Python 库
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2021-05-29
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流学习 stream-learn模块是一组使用scikit-learn估计器处理数据流所必需的工具。 这里使用批处理方法,其中数据集以更小的连续子集传递给分类器,称为chunks 。 该模块包含五个子模块: - 包含一个数据流生成器,它允许根据各种类型的概念漂移(也在先验概率领域,即动态不平衡数据)和标准 ARFF 文件格式的解析器获得静态和动态分布。 - 包含用于根据 Test-Then-Train 和 Prequential 方法对流数据运行实验的类。 - 包含样本流分类器, - 包含流数据分类的标准团队模型, - 包含数据流中典型的分类质量指标。 您可以在阅读有关每个模块的更多信息。 引文政策 如果您在科学出版物中使用流学习,我们将不胜感激对以下论文的引用: @article{ksieniewicz2020stream, title={stream-l
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stream-learn:stream-learn 是一个用于困难数据流分析的开源 Python 库 (2349个子文件)
references_evaluators.bib 2KB
references_ensembles.bib 2KB
setup.cfg 649B
stream-learn.css 328B
4_reocurring.gif 744KB
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2_incremental.gif 739KB
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0_stationary.gif 717KB
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1_sudden.gif 686KB
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5_nonreocurring.gif 680KB
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3_gradual.gif 600KB
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9_disco.gif 367KB
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6_balanced.gif 267KB
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7_static_imbalanced.gif 264KB
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8_dynamic_imbalanced.gif 257KB
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Makefile 1005B
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.nojekyll 0B
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stationary.png 100KB
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static-imbalanced.png 98KB
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recurring.png 92KB
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dynamic-imbalanced.png 91KB
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sudden.png 91KB
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nonrecurring.png 90KB
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5_nonreocurring.png 90KB
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2_gradual.png 89KB
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9_second.png 85KB
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disco.png 82KB
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9_first.png 77KB
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1_sudden.png 74KB
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9_disco.png 70KB
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3_incremental.png 64KB
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8_dynamic_imbalanced.png 55KB
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0_stationary.png 53KB
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6_balanced.png 45KB
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fliptest_1.png 34KB
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2_gradual-050.png 21KB
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4_reocurring-015.png 20KB
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2_gradual-040 2.png 20KB
2_gradual-038.png 20KB
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