python 实现DDM

在Python中实现DDM（Drift Detection Method）可以使用以下示例代码：

import numpy as np

class DDM:
    def __init__(self, warning_level=2.0, drift_level=3.0):
        self.warning_level = warning_level
        self.drift_level = drift_level
        self.mean = 0.0
        self.variance = 0.0
        self.n = 1

    def predict(self, x):
        if self.n == 1:
            self.mean = x
            self.variance = 0.0
        else:
            delta = x - self.mean
            self.mean += delta / self.n
            self.variance = ((self.n - 2) * self.variance + delta * (x - self.mean)) / (self.n - 1)

        self.n += 1

        if self.n > 30:
            ddm_value = abs(x - self.mean) / np.sqrt(self.variance)
            if ddm_value > self.warning_level:
                return "Warning"
            elif ddm_value > self.drift_level:
                return "Drift"
        
        return "Stable"

# 示例用法
ddm = DDM()
data_stream = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for data_point in data_stream:
    result = ddm.predict(data_point)
    print(f"Data point: {data_point}, Result: {result}")

上述示例代码中，我们定义了一个DDM类，其中包含了初始化方法`__init__`和预测方法`predict`。初始化方法用于设置警告级别和漂移级别的阈值，以及初始化均值和方差的变量。预测方法用于根据新的数据点进行预测，并判断是否发生警告或漂移。

在示例用法中，我们创建了一个DDM对象，并使用一个简单的数据流进行测试。对于每个数据点，调用`predict`方法并打印结果，其中"Warning"表示潜在的概念漂移警告，"Drift"表示概念漂移，"Stable"表示数据流稳定。

请注意，这只是一个简单的示例实现，实际应用中可能需要根据具体情况进行更复杂的调整和优化。