情绪追踪样本数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪预测,生理指标,活动数据,机器学习,随机森林,心理健康,个性化健康计划
数据概述：
本数据集包含用于预测个人情绪分数的样本数据，数据集涵盖心率、体温、步数、睡眠时长和姿态等生理和活动相关的因素。这些数据用于构建和评估随机森林回归模型，以识别对情绪影响最大的特征。数据集包括情绪分数的真实分布、预测结果以及特征重要性图，为情绪管理和个性化健康计划提供依据。
数据用途概述：
该数据集适用于情绪预测研究、心理健康监测、个性化健康计划制定等领域。研究人员可以利用数据集评估模型性能，识别关键影响因素；健康和健身机构可以使用预测结果优化情绪管理和健康方案；个人也可以通过实时数据了解和改善自身情绪状态。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者理解情绪预测的基础和应用。
举例：
样本数据包括心率为75 bpm、体温为36.8°C、步数为5000步、睡眠时长为7小时、姿态为坐姿的个体，预测的情绪分数为6.5分，实际情绪分数为6.3分。通过特征重要性图可以分析心率、步数等因素对情绪分数的影响程度。
