流数据比较算法 该项目的目标是评估应用于流数据的9种分类算法的准确性。 首先，创建了一个实时数据管道，该管道： 用RandomRBF生成器创建数据源 使用Apache Flink将数据拆分为80％的训练和20％的测试集 附加了Massive Online Analysis（MOA）开源框架，用于逐一应用分类算法， 给出每种应用算法的准确性结果。 之后，获得结果，对9种算法的准确性进行了比较。 对于每种算法，我们采用80K，200K和400K训练集的准确性，并得出结论， OzaBag算