DDM 的warning_level与drift_level的阈值如何选取

选择DDM的warning_level和drift_level的阈值是一个相对主观的过程，需要根据具体问题和数据流的特点进行调整。以下是一些常见的策略和建议：

1. 领域知识：了解数据流所涉及的领域以及概念漂移可能出现的原因和模式。根据领域知识，可以选择一个合理的初始阈值作为起点。

2. 经验法则：根据经验法则，一般来说，warning_level应该设置为比较低的值，以便尽早发现潜在的漂移，而drift_level应该设置为比warning_level更高的值，以确保只有在明显的漂移发生时才发出漂移警报。

3. 数据分析：通过对历史数据进行分析，观察概念漂移发生的模式和幅度。可以尝试不同的阈值设置，并根据实际情况评估其性能。

4. 交叉验证：使用交叉验证技术来评估不同阈值设置下的性能。将数据流分为训练集和测试集，通过在训练集上学习阈值并在测试集上进行验证，选择表现最佳的阈值。

5. 动态调整：考虑随时间动态调整阈值的策略，以适应数据流中的变化。可以根据错误率的历史变化趋势来自适应地调整阈值。

需要注意的是，阈值的选择是一个迭代和优化的过程。在实际应用中，可能需要多次尝试不同的阈值组合，并根据实际情况进行调整和优化。