skmultiflow.drift_detection PageHinkley

`PageHinkley`是`skmultiflow`库中的一个概念漂移检测算法。它是基于Page-Hinkley测试的一种快速、无参数的漂移检测方法。它能够在数据流中实时检测到漂移的发生。

下面是使用`PageHinkley`进行概念漂移检测的示例代码：

from skmultiflow.drift_detection import PageHinkley

# 创建PageHinkley实例
ph_detector = PageHinkley()

# 模拟数据流
data_stream = [0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1]

# 处理数据流并检测概念漂移
for i, data in enumerate(data_stream):
    ph_detector.add_element(data)
    if ph_detector.detected_change():
        print("Detected drift at index:", i)

在上述示例代码中，我们首先创建了一个`PageHinkley`实例`ph_detector`。然后，我们使用`add_element()`方法将数据逐步添加到`ph_detector`中，并使用`detected_change()`方法检测是否发生概念漂移。如果`detected_change()`方法返回`True`，则表示检测到漂移。

`PageHinkley`类没有额外的可调参数，因此我们不需要在创建实例时传递任何参数。

希望这可以帮助您使用`PageHinkley`进行概念漂移检测。如果您有其他问题，请随时提问！