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在概念漂移中学习集成机器学习模型的遗传算法研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种双层集成机器学习模型，以应对动态环境中的概念漂移问题。该模型结合全球机器学习与概念漂移检测，优于传统方法，展现了在复杂事件中的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种双层集成机器学习模型。
- 该模型旨在应对动态环境中的概念漂移问题。
- 模型结合了全球机器学习与概念漂移检测。
- 研究结果表明，该模型优于传统的单一机器学习管道。
- 模型在处理未知概念漂移特征时表现出色。
- 展现了集成机器学习与概念漂移模型在复杂事件中的应用潜力。
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