Oración 1: esto se debe a que Learn++ utiliza los pesos definidos en el conjunto de datos en el tiempo t − 1 para clasificar los datos que llegan en el tiempo t; esto hace que el ensamble use de manera parcial el conocimiento adquirido en el pasado, por lo que, ante cambios abruptos en el concepto, su rendimiento tiende ser parecido al de un clasificador que no considera una base de conocimientos del pasado
Oración 2: la estrategia propuesta no espera a que estén disponibles las etiquetas del nuevo lote de datos para entrenar un nuevo clasificador, sino que intenta rescatar de su base de conocimiento los clasificadores que pueden clasificar el conjunto actual
Conector: por el contrario,
Relación: contrasting
Género: books