GHVFDT:分类不平衡数据流的分类器

GHVFDT 一个不平衡的数据流分类器，它使用Hoeffding边界和Hellinger距离来提高少数族裔的召回率。 高斯赫林格超快速决策树（GH-VFDT） 作者：Rob Lyon，曼彻斯特大学计算机科学学院和乔德雷尔银行天体物理学中心，曼彻斯特牛津路Kilburn楼，曼彻斯特M13 9PL。 联系方式： 或网站： 或或可替代 概述 GH-VFDT使用决策树拆分标准，旨在提高不平衡数据流（即，那些类别分布低于1：100的数据流）上的少数类召回率。 此实现建立在MOA中提供的Hoeffding树的基础上，因此，MOA团队对其最初的实现和库给予了很多赞誉。 我们非常感谢他们的努力。 有关该算法的更多详细信息（下面的bibtex参考），请参见， RJ Lyon，JM Brooke，JD Knowles，BW Stappers。 针对不平衡流的Hellinger距离树，在第22届国