phyphox앱 통해서

운동 종류; 0: 휴식/1: Jumping Jack/2: High Knee/3: Squat/4: Mountain Climber/5: Push Up/6: Burpee/7: Lunge/8: Jump Squat

각 운동은 최소 20초간 해야 하며, 운동 간에는 10초 이상의 휴식을 취할 것 해당 데이터를 추출해서 통합한 데이터를


Files
  • train_accel.csv: 훈련 가속도계 데이터
  • train_gyro.csv: 훈련 각속도계 데이터
  • train_label.csv: 훈련 레이블
  • test_accel.csv: 테스트 가속도계 데이터
  • test_gyro.csv: 테스트 각속도계 데이터
  • sample_submission.csv: 제출 예시
train_accel.csv & test_accel.csv
  • time: 해당 센서값이 수집된 초 단위의 시점; 서로 다른 학생의 센서 데이터는 최소 1시간 이상 떨어져 있도록 시간을 조정하였음
  • x: 가속도계 X축 값
  • y: 가속도계 Y축 값
  • z: 가속도계 Z축 값
  • pid: 학생의 ID; 익명화되었음
  • manufacturer: 데이터 수집에 사용된 스마트폰의 제조사
train_gyro.csv 및 test_gyro.csv
  • time: 해당 센서값이 수집된 초 단위의 시점; 서로 다른 학생의 센서 데이터는 최소 1시간 이상 떨어져 있도록 시간을 조정하였음
  • x: 각속도계 X축 값
  • y: 각속도계 Y축 값
  • z: 각속도계 Z축 값
  • pid: 학생의 ID; 익명화되었음
  • manufacturer: 데이터 수집에 사용된 스마트폰의 제조사
train_label.csv 및 sample_submission.csv
  • id: 레이블이 부여된 초 단위의 시점; 서로 다른 학생의 센서 데이터는 최소 1시간 이상 떨어져 있도록 시간을 조정하였음
  • sample_submission.csv의 각 id에 대해서 예측한 workout 값(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)을 넣어야 함
  • workout: 운동 종류; 0: 휴식/1: Jumping Jack/2: High Knee/3: Squat/4: Mountain Climber/5: Push Up/6: Burpee/7: Lunge/8: Jump Squat

    가 해당 목표인데 

    도대체 이 데이터들은 전처리를 어떻게 해야함?
    기계학습 잘 못해서 어떻게 해야할 지 모르겠네

    내가한건 그냥 소수점 되있는 거 다 int형으로 바꿔서 label id랑 통합해서 랜덤포레스트 돌렸는데 성능이 0.11이 나왔네.. ㅋㅋㅋㅋ
    어떻게 해야할까 힌트좀 줄 수 있을까..

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