自適應閾值演算法

A. 概念漂移自適應閾值

面對概念漂移現象，通過演算法獲取判斷漂移的最佳閾值成為關鍵。首先，給定一組包含概念漂移標注信息的時序數據集，我們需運用特定演算法對數據進行分析，進而解出自適應閾值。

在進行自適應閾值求解時，需要注意以下核心參數：

首先，確保演算法針對特定數據集進行優化調整，確保模型的准確性和有效性。

在操作過程中，如在NAIE平台上，可利用菜單欄中的「數據集」-「選擇數據」功能，自動生成所需數據，同時填寫對應的數據集和實例參數。

在實際應用中，我們通常遵循以下步驟進行操作：

1. 確定數據集路徑，例如：resolve path ../../../../tests/testdata ts_data adaptive_threshold。

2. 檢查路徑有效性，若路徑中存在文件或文件夾未找到，如dataset.json，應直接跳過相關路徑解析操作，以免影響後續執行。

在自適應閾值求解過程中，推薦使用的參數包括但不限於BEST_K_IQR，其數值通常設置為0.3。

為了更全面地理解自適應閾值求解的實現與應用，我們建議參考NAIE SDK的官方文檔。這不僅提供了解決方案的詳細說明，還能幫助開發者深入理解演算法原理，以及如何在實際項目中靈活應用。

B. Heursure閾值演算法是什麼

rigrsure閾值，是一種基於Stein的無偏似然估計原理的自適應閾值選擇；
sqtwolog閾值，採用的是一種固定的閾值形式，它所產生的閾值為2log(length(x))
heursure閾值，是前兩種閾值法的綜合，所選擇的是最優預測變數閾值，當信噪比很小，閾值估計有很大雜訊時就需要採用這種固定的閾值形式

剛在寫論文，隨手粘貼過來。