arXiv cs.LG· Tobias Callies (University of the Bundeswehr Munich), Eirini Ntoutsi (University of the Bundeswehr Munich), Arthur Zimek (University of Southern Denmark)·· 6 天前AI 评分26
PAI-KNN：面向概念漂移与不平衡数据流的推理时先验自适应
Inference-Time Prior Adaptation for Imbalanced Data Streams under Concept Drift
AI 导读
研究者提出 k 近邻分类器 PAI-KNN，通过在推理时调整先验而非修改记忆，应对概念漂移与类别不平衡下的数据流分类任务。该方法维护简单的滑动窗口缓冲区，利用近期观测得出的类别先验估计动态调整决策规则。在多种合成数据流评测中，PAI-KNN 达到与 SOTA 相当的性能，在动态类别不平衡和概念漂移场景下表现尤为突出。
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