SCCM：流式巡航控制实现自动漂移检测与自适应
原文标题：SCCM : Stream Cruise Control Method for Automated Drift Detection and Adaptation
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论文提出流式巡航控制方法（SCCM），用于在线回归中的概念漂移检测与自适应。SCCM 采用早期响应、更新前漂移检测、漂移幅度量化、基于 KPI 窗口的动态阈值和超参数调优，并采用内存内设计实现实时适应。在 18 个合成数据集和 8 个真实数据集上，与 8 个检测-自适应基线相比，预测性能与漂移处理能力均有提升。
- 问题
- 在线回归中概念漂移检测滞后、固定超参数导致模型难以适应分布变化。
- 方法
- 提出 SCCM 框架，更新前即检测漂移并量化幅度，用 KPI 窗口动态阈值与超参数调优，内存内设计实现实时自适应。
- 结果
- 在 18 个合成与 8 个真实数据集上，R2 与 MSE 均优于 8 个检测-自适应基线。
- 影响
- 为流式回归监控提供可落地的漂移检测与自适应方案，适合实时预测系统直接集成。
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