45、概念漂移与概念学习：原理、方法与应用

概念漂移与概念学习：原理、方法与应用

概念漂移

概念漂移指的是隐藏变量的值随时间发生变化的现象。在概念学习中，存在一些未知的上下文，当这些上下文改变时，之前学习到的概念可能不再有效，需要进行更新或重新学习。

动机与背景

在现实世界的预测任务中，学习系统往往面临着一些事先未知的不稳定现象。以金融市场为例，合同价格、利率、通货膨胀率、预算公告以及政治和世界事件等因素的变化，都可能导致市场行为发生巨大改变。这意味着在某一上下文环境中学习到的概念定义，在新的上下文环境中可能会失效。这种由于上下文变化而导致的概念漂移，通常会直接反映在一个或多个属性上。当上下文的变化没有通过任何已知属性体现出来时，就可以认为这些变化是隐藏的。而隐藏的上下文变化会给那些假设概念稳定的预测方法带来问题。

学习系统结构

机器学习方法大致可分为批量学习和增量学习两类：
- 批量学习 ：离线学习，通过一次性检查大量实例来形成一个单一的概念。
- 增量学习 ：随着新观察数据的处理，不断演变和改变概念定义。

对于存在隐藏上下文变化的领域，最常见的学习方法是采用增量学习，并逐渐降低旧数据项的重要性。一种流行的实现方式是使用一个包含近期实例的窗口，从这个窗口中获取概念更新。例如，Kubat（1989）提出的方法，以及Widmer和Kubat（1996）、Kubat和Widmer（1995）、Kilander和Jansson（1993）、Salganicoff（1993）等的相关研究。此外，还可以通过根据准确性和概念复杂度的变化动态调整窗口大小，实现对上下文变化的快