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 Figura A-3 resume los resultados de desempeño obtenidos para ambos métodos en los seis conjuntos de datos
Relación: neutral
Género: books