我想使用加速度计数据(尝试)预测用户正在进行的活动(简单活动)。假设我有一堆训练实例,其中是单个训练实例,xn 是类标签。训练后,我想把数据拿进来,转换它,然后实时(或接近它)输出活动的分类。
首先,有什么建议吗?其次,我将有训练集的类标签,但没有测试集。我应该如何计算准确性。我不能只看标签,因为测试集没有标签。最后,我只是想确保如果测试集没有任何类标签,Weka 不会抱怨。
我倾向于使用监督学习,但我可能会反对它。
我想使用加速度计数据(尝试)预测用户正在进行的活动(简单活动)。假设我有一堆训练实例,其中是单个训练实例,xn 是类标签。训练后,我想把数据拿进来,转换它,然后实时(或接近它)输出活动的分类。
首先,有什么建议吗?其次,我将有训练集的类标签,但没有测试集。我应该如何计算准确性。我不能只看标签,因为测试集没有标签。最后,我只是想确保如果测试集没有任何类标签,Weka 不会抱怨。
我倾向于使用监督学习,但我可能会反对它。