Skip to content

mmp-s/mining-project

Repository files navigation

Activity Recognition

Grupo:

  • Karl Sousa (kvms)
  • Maria Eugênia (meps)
  • Mateus Silva (mmps)

Introdução

Esse projeto descreve o processo de mineração de dados da base Activity recognition with healthy older people using a batteryless wearable sensor, disponível no UCI Machine Learning Repository. A base é composta de oito atributos coletados por meio de um sensor passivo, que mede a aceleração em três eixos. A partir de antenas fixadas em uma sala, são captados esses sinais, como apresentado na a seguir.

image

Como parte final para o processo de predição da classe dos exemplos, são utilizados os seguintes algoritmos de classificação:

  • Árvore de decisão
  • k-Nearest Neighbors (kNN)
  • Multilayer Perceptron (MLP)
  • Random Forest (comitê de árvores de decisão)
  • Comitê de MLP
  • Comitê heterogêneo, formado por árvore de decisão, kNN e MLP

Resultados

Após pré-processamento dos dados, ajuste de hiper-parâmetros e avaliação dos diferentes classificadores (com testes estatísticos de Kruskal-Wallis e Nemenyi), foram obtidas as seguintes métricas nos dados de teste:

  • Acurácia: 99,47%
  • F1 score: 97,51%
  • MCC: 0,98898

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages