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)

感谢提供代码示例！根据您的代码，adwin_detector.detected_change()是用于检测概念漂移的方法。在代码中，它被用于判断是否检测到了数据流中的概念漂移。

adwin_detector.add_element(data)用于向ADWIN实例添加新的数据元素，而adwin_detector.detected_change()用于检测是否发生了概念漂移。如果检测到了概念漂移，则会打印出相应的索引i。

请注意，ADWIN是一种用于检测数据流中变化的算法，特别是概念漂移。它通过跟踪数据流中的统计量变化来检测概念漂移。在每个数据点添加到ADWIN实例后，可以使用detected_change()方法来判断是否发生了概念漂移。

希望这能帮助到您！如果您还有任何问题，请随时提问。