【时间序列预测/分类】全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门

上篇文章介绍了人类活动识别常用的方法、最新进展和面临的挑战。UCI人类活动识别数据集是人类活动识别领域的benchmark数据集（还有一个常用的特征维数和活动种类更多的OPPORTUNITY数据集，会在之后的文章中介绍），本文详细介绍了UCI-HAR数据集，并通过该数据集来探索加载数据集方法、数据可视化流程、问题建模分析以及模型评估思路，为以后的建模实现分类任务打好基础。

文章目录

前言
1. UCI-HAR 数据集介绍
- 1.1 简介
- 1.2 数据收集、处理流程
- 1.3 难点解惑
- 1.4 训练集和测试集文件下的文件介绍
2. 加载数据
- 2.1 加载单个文件
- 2.2 加载所有文件
3. 活动类别平衡性分析
4. 绘制各特征数据折线图
- 4.1 获取训练集/测试集中的志愿者编号
- 4.2 截取指定志愿者所属的数据样本
- 4.3 数据样本去重叠
- 4.4 绘制指定志愿者的训练样本/测试样本折线图
5. 查看每位志愿者的数据分布情况（直方图）
- 5.1 加速度直方图
- 5.2 角速度分布直方图
- 5.3 总的重力加速度直方图
6. 每一类（共6类）的分布情况
7. 活动持续时间的分布
8. 建模分析
- 8.1 问题框架
- 8.2 数据准备
- 8.3 预测建模
9. 模型评估
10. 扩展

前言

人类活动识别是将专用硬件设备或智能手机记录的加速度计数据序列分类为已知的明确运动的问题。考虑到每秒产生的大量观测数据、观测数据的时间性质以及缺乏将加速度计数据与已知运动联系起来的明确方法，这是一个具有挑战性的问题。经典的方法包括基于固定大小窗口的时间序列数据和训练机器学习模型（如决策树集合）的人工提取特征的方法。困难在于，特征工程需要有信号处理、数理统计、机器学习等领域的专业知识。近年来，诸如递归神经网络（RNN）和一维卷积神经网络（CNN）等深度学习方法被证明能够在很少或没有数据特征工程的情况下，为具有挑战性的活动识别任务提供最好的表现。本文主要内容如下：

UCI-HAR 数据集详细介绍。
如何加载数据集和处理数据。
如何使用折线图、直方图和方框图来更好地理解数据。
如何对问题建模，包括框架、数据准备、建模和评估。

1. UCI-HAR 数据集介绍

1.1 简介

UCI 人类活动识别数据集是以智能手机采集的传感器数据为基础的活动识别，创建于2012年，实验团队来自意大利热那亚大学。在2012年的论文《Human Activity Recognition on Smartphones using a Multiclass Hardware-Friendly Support Vector Machine》中，采用机器学习算法建模，提供了该数据集分类性能的baseline。在2013年的论文《A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition Using Smartphones》中，对数据集进行了全面描述。数据集可以从UCI机器学习存储库免费下载：

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时间序列分类02：数据可视化与问题分析建模流程详解（UCI-HAR）

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1. UCI-HAR 数据集介绍

1.1 简介

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