from skmultiflow.drift_detection import ADWIN 创建ADWIN实例 adwin_detector = ADWIN() 检测概念漂移 for i, data in enumerate(series[9048:]): adwin_detector.add_element(data) if adwin_detector.detected_change() == True: print(i)

根据您提供的代码，您使用了`skmultiflow`库中的`ADWIN`类进行概念漂移检测。

首先，通过`from skmultiflow.drift_detection import ADWIN`导入了ADWIN类。然后，通过`adwin_detector = ADWIN()`创建了一个ADWIN实例，即`adwin_detector`对象。

接下来，您使用了一个循环来处理数据流中的每个数据点。通过`enumerate(series[9048:])`可以获取每个数据点的索引`i`和对应的数值`data`。

在循环中，通过`adwin_detector.add_element(data)`将数据点添加到ADWIN实例中。然后，使用`adwin_detector.detected_change()`方法检测是否发生了概念漂移。如果检测到概念漂移（返回值为True），则打印出当前索引`i`。

这段代码的作用是在数据流中检测概念漂移，并输出发生概念漂移的索引。请确保您已正确导入所需的库，并提供适当的数据流（在`series`变量中）进行测试。

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