python 实现DDM
时间: 2023-07-17 15:12:02 浏览: 181
在Python中实现DDM(Drift Detection Method)可以使用以下示例代码:
```python
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。
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