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Concept Drift Datasets for - LSTM-SCCM: Long Short-Term Memory Stream Cruise Control Method for Automated Drift Adaptation

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NIAID Data Ecosystem2026-05-02 收录
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Table 1. Dataset Properties. Drift Locations: Abrupt, denote the initial point of abrupt drift onset. Incremental, drift recurs every K points. Gradual, depict drift locations as a sequence of two concepts c1, and c2. E.D.: Euclidean distance between coefficients in space. C-Start: Start Concept. C-End: End Concept. E.D. (Consec.): E.D. between each two consecutive concepts in sequence. | Dataset | Drift Type  | Datapoints | Dimensions | Noise | Drift Locations               | E.D. (C-Start to C-End) | E.D. (Consec.)                                                            ||---------|-------------|------------|------------|-------|-------------------------------|------------------------|---------------------------------------------------------------------------|| DS1     | Abrupt      | 1k         | 2          | 10    | 500                           | 128.05                 | 128.05                                                                    || DS2     | Abrupt      | 10k        | 10         | 20    | 5k                            | 327.23                 | 327.23                                                                    || DS3     | Abrupt      | 20k        | 50         | 30    | 10k                           | 344.95                 | 344.95                                                                    || DS4     | Abrupt      | 100k       | 500        | 50    | 50k                           | 324.11                 | 324.11                                                                    || DS5     | Incremental | 1k         | 2          | 10    | every 100                     | 399.93                 | [4.93, 6.17, 7.93, 10.58, 14.81, 22.21, 37.03, 74.06, 222.18]              || DS6     | Incremental | 10k        | 10         | 20    | every 1k                      | 1205.10                | [14.87, 18.59, 23.91, 31.88, 44.63, 66.95, 111.58, 223.16, 669.50]         || DS7     | Incremental | 20k        | 50         | 30    | every 2k                      | 1439.39                | [17.77, 22.21, 28.55, 38.07, 53.31, 79.96, 133.27, 266.55, 799.66]         || DS8     | Incremental | 100k       | 500        | 50    | every 10k                     | 1671.75                | [20.63, 25.79, 33.16, 44.22, 61.91, 92.87, 154.79, 309.58]                 || DS9     | Gradual     | 1k         | 2          | 10    | 250-c1, 100-c2, 100-c1, 200-c2, 100-c1, 250-c2 | 601.92                | [377.49, 399.93, 829.22, 829.22, 624.36]                                 || DS10    | Gradual     | 10k        | 10         | 20    | 2.5k-c1, 1k-c2, 1k-c1, 2k-c2, 1k-c1, 2.5k-c2 | 2049.14                | [1158.39, 1205.10, 1885.40, 1885.40, 2167.71]                             || DS11    | Gradual     | 20k        | 50         | 30    | 5k-c1, 2k-c2, 2k-c1, 4k-c2, 2k-c1, 5k-c2     | 1756.43                | [1469.94, 1439.39, 1875.39, 1875.39, 1843.66]                             || DS12    | Gradual     | 100k       | 500        | 50    | 25k-c1, 10k-c2, 10k-c1, 20k-c2, 10k-c1, 25k-c2 | 1364.12                | [2126.28, 2032.19, 1238.27, 1238.27, 1322.07]                             |
创建时间:
2024-05-18
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