Fast Incremental Model Trees With Drift Detection算法分裂是怎么判定的

Fast Incremental Model Trees With Drift Detection (FIMT-DD) 算法是一种用于数据流分类的增量决策树算法，其中的分裂判定是基于两个阈值：切分阈值和错误阈值。

切分阈值用于控制何时应该在树节点上进行分裂操作。当一个节点收到足够数量的数据点后，会计算一个分裂评分。如果分裂评分大于切分阈值，则会进行分裂操作。

错误阈值用于控制何时应该检测到概念漂移。当一个节点收到数据点时，如果错误率（即分类错误的数据点比例）大于错误阈值，则会触发漂移检测，进而导致对树的重新构建。

具体来说，FIMT-DD 算法中的分裂判定过程如下：

1. 对于每个待分裂的节点，计算其分裂评分，评分公式为：

SplitScore = (Gain - SplitPenalty) / (NodeSize - 1)

其中，Gain 是分裂前后的信息增益，SplitPenalty 是分裂惩罚项，NodeSize 是节点的数据点数。

2. 如果 SplitScore 大于切分阈值，那么该节点将被分裂，分裂时会选择最优的切分点和切分特征。

需要注意的是，FIMT-DD 算法是一种增量式决策树算法，因此节点的数据点数会随着时间不断增加，导致分裂评分和错误率的变化。为了解决这个问题，FIMT-DD 算法还引入了概念漂移检测机制，以便在数据流发生漂移时及时更新决策树。

具体来说，FIMT-DD 算法中的漂移检测过程如下：

1. 对于每个节点，计算其错误率，即分类错误的数据点比例。

2. 如果错误率大于错误阈值，则认为该节点所对应的数据子流发生了概念漂移。

3. 当发生概念漂移时，FIMT-DD 算法会删除该节点及其所有子节点，并从头开始构建决策树，以适应新的数据分布。