在scikit multiflow EvaluatePrequential类中，参数n_wait和batch_size有什么不同？

在scikit-multiflow库的EvaluatePrequential类中，参数n_wait和batch_size具有不同的作用。

1. n_wait参数表示等待观察的样本数。在评估预测性能时，EvaluatePrequential类会等待n_wait个样本被观察到后才开始进行预测和评估。这个参数的作用是为了确保模型在进行预测之前具有足够的数据进行训练，以提高预测的准确性和稳定性。
2. batch_size参数表示每个批次中的样本数量。在EvaluatePrequential类中，数据通常以批次的形式进行处理。batch_size参数定义了每个批次中包含的样本数量。较大的batch_size可以提高计算效率，但可能会增加内存消耗。较小的batch_size可以减少内存消耗，但可能会降低计算效率。

综上所述，n_wait和batch_size参数在EvaluatePrequential类中的作用是不同的。n_wait用于确定模型进行预测之前需要等待的样本数，以确保模型具有足够的数据进行训练。batch_size用于定义每个批次中的样本数量，影响计算效率和内存消耗。