睡眠状态二元分类数据集SleepStateBinaryClassificationDataset-henryshan
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠分析, 行为识别, 二元分类, 机器学习, 生物医学, 健康监测, 数据标注, 状态判断
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的睡眠状态数据，记录了个体清醒状态的二元分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间信息，可视为静态标签数据。
地理范围：数据来源未明确，一般可用于通用的睡眠状态分析。
数据维度：数据集包含两个字段：“Unnamed: 0”（索引列）和“awake”（睡眠状态标签，1表示清醒，0表示睡眠）。
数据格式：CSV格式，文件名为y_train.csv，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于睡眠状态分析研究。
该数据集适合用于睡眠状态的二元分类任务，如构建预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于睡眠医学、行为科学等领域的研究，例如睡眠质量评估、睡眠障碍分析等。
行业应用：为健康科技行业提供数据支持，尤其在可穿戴设备、智能家居等领域，用于开发睡眠监测与分析应用。
决策支持：支持个人睡眠习惯的改善，辅助制定睡眠健康管理策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，用于演示二元分类模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索清醒状态与睡眠状态之间的关系，构建睡眠状态预测模型，提升对睡眠数据的理解和应用。
