python实现Page-Hinkley检验

在Python中实现Page-Hinkley检验可以使用以下示代码：

import numpy as np

class PageHinkley:
    def __init__(self, delta=0.005, lambda_=50, alpha=1 - 0.0001):
        self.delta = delta
        self.lambda_ = lambda_
        self.alpha = alpha
        self.mean = 0.0
        self.sum = 0.0
        self.n = 1

    def predict(self, x):
        self.sum += x - self.mean
        self.mean = self.mean + (x - self.mean) / self.n

        if self.n > self.lambda_:
            d = abs(self.sum) - self.delta * self.lambda_

            if d > 0:
                variance = (self.n - self.lambda_) * (self.mean - x) ** 2 / self.n
                s = np.sqrt(variance / self.n)

                if d > s * self.alpha:
                    return "Drift"

        self.n += 1
        return "Stable"

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

for data_point in data_stream:
    result = ph.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PageHinkley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Page-Hinkley检验的参数，包括delta、lambda和alpha。预测方法根据新的数据点进行预测，并判断是否发生概念漂移。

在示例用法中，我们创建了一个PageHinkley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"Drift"表示概念漂移，"Stable"表示数据流稳定。

需要注意的是，Page-Hinkley检验的阈值和参数选择是一个相对主观的过程，需要根据具体问题和数据流的特点进行调整。示例中的参数设置仅供参考，实际应用中可能需要根据实验和领域知识进行调优。