HDDM_A(drift_confidence=0.001, two_side_option=False, warning_confidence=0.001)

`HDDM_A`（Hoeffding's Drift Detection Method with Adaptive Sliding Window）是`skmultiflow`库中的一个概念漂移检测算法。下面是使用`HDDM_A`进行概念漂移检测的示例代码，其中包括了一些常用参数的设置：

from skmultiflow.drift_detection import HDDM_A

# 创建HDDM_A实例
hddm_a_detector = HDDM_A(drift_confidence=0.001, two_side_option=False, warning_confidence=0.001)

# 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):
    hddm_a_detector.add_element(data)
    if hddm_a_detector.detected_change():
        print("Detected drift at index:", i)

在上述示例代码中，我们创建了一个`HDDM_A`实例`hddm_a_detector`。通过在创建实例时传递参数来进行设置。

- `drift_confidence`：概念漂移判断的置信度阈值。
- `two_side_option`：是否启用双侧选项。如果设置为True，则检测到双侧漂移；如果设置为False，则只检测到单侧漂移。
- `warning_confidence`：警告判断的置信度阈值。当概念漂移的置信度低于此阈值时，会发出警告。

您可以根据需要调整这些参数的值。在示例代码中，我们将`drift_confidence`和`warning_confidence`都设置为0.001，将`two_side_option`设置为False。

希望这可以满足您对`HDDM_A`概念漂移检测算法的需求。如有其他问题，请随时提问！