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Avançada


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Título: A METHOD FOR INTERPRETING CONCEPT DRIFTS IN A STREAMING ENVIRONMENT
Autor: JOAO GUILHERME MATTOS DE O SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ADVISOR
THUENER ARMANDO DA SILVA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 54157
Catalogação:  10/08/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54157@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54157@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54157

Resumo:
In a dynamic environment, models tend to perform poorly once the underlying distribution shifts. This phenomenon is known as Concept Drift. In the last decade, considerable research effort has been directed towards developing methods capable of detecting such phenomena early enough so that models can adapt. However, not so much consideration is given to explain the drift, and such information can completely change the handling and understanding of the underlying cause. This dissertation presents a novel approach, called Interpretable Drift Detector, that goes beyond identifying drifts in data. It harnesses decision trees’ structure to provide a thorough understanding of a drift, i.e., its principal causes, the affected regions of a tree model, and its severity. Moreover, besides all information it provides, our method also outperforms benchmark drift detection methods in terms of falsepositive rates and true-positive rates across several different datasets available in the literature.

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