Объектом исследования является проблема классификации потоковых данных с временной зависимостью. При исследовании проблемы были использованы различные программные инструменты, в частности система фреймворков Python Anaconda и MOA для анализа непосредственно потоков данных. Были рассмотрены различные классификаторы потоковых данных, метрики и способы адаптации этих классификаторов к проблеме потоковых данных с временной зависимостью. Результатом данной работы являются общие рекомендации при работе с потоками данных с временной зависимостью и методика оценки их работоспособности.

The object of the research is the problem of streaming data classification with time dependence. Python Anaconda and MOA for analyzing open data streams. Various classifiers of streaming data, metrics and ways of adapting these classifiers to the problem of streaming data with time dependence were considered. The results of this work are general recommendations.