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%! Author = gra
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%! Date = 01.12.24
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% Preamble
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\section{Forschungsfragen und Methodik}\label{sec:forschungsfragen-und-methodik}
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Die Forschungsfrage besteht darin, wie zuverlässig können Aktivitäten anhand von Smartphone Sensordaten erkannt werden.
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Als Basis dieser Analyse diente der Datensatz \("\)UCI Human Activity Recognition (HAR) Dataset\("\)~\cite{jorge_reyes-ortiz_human_2013}.
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Dieser enthält Aktivitäten, gelabelt nach Sensordaten von Smartphones (Samsung Galaxy S II). Die Daten stammen von 30 Probanden im Alter von 19 bis 48 Jahren, die sechs vordefinierte Aktivitäten ausführten:
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\begin{itemize}
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\item WALKING (Gehen)
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\item WALKING\_UPSTAIRS (Treppe hinaufgehen)
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\item WALKING\_DOWNSTAIRS (Treppe hinuntergehen)
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\item SITTING (Sitzen)
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\item STANDING (Stehen)
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\item LAYING (Liegen)
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\end{itemize}
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Der Datensatz wurde bereits in einen Test und Trainingsset unterteilt, wobei das Trainingsset 70\% und das Testset 30\% der Daten enthält.
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Eine Datenaufbereitung war jedoch notwending, da manche Features einen für Pandas DataFrame nicht eindeutigen Namen hatten.
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Beispielsweise wurden die folgenden zwei Features als identisch gewertet:
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\begin{itemize}
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\item fBodyGyro-bandsEnergy()-33,40
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\item fBodyGyro-bandsEnergy()-41,48
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\end{itemize}
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Da der Datensatz hunderte von Features enthält, wurde eine Feature Selection durchgeführt, um die Anzahl der Features zu reduzieren.
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Hierzu wurde die Korrelation jedes Features mit der Aktivität berechnet und die 20 Features mit der höchsten positiven und negativen Korrelation ausgewählt.
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\begin{figure}[H]
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\centering
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\includegraphics[width=0.8\textwidth]{../media/corr.png}
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\caption{Korrelation der Features mit der Aktivität}\label{fig:figure}
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\end{figure}
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Damit wurden 3 Modelle trainiert und mit dem F1-Score evaluiert:
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\begin{figure}[H]
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\centering
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\includegraphics[width=0.8\textwidth]{../media/models.png}
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\caption{Modelle und deren F1-Score}\label{fig:figure2}
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\end{figure}
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