运动分类传感器数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：运动分类,传感器数据,加速度,陀螺仪,二分类,智能设备,活动识别
数据概述：
本数据集包含来自iPhone 5c设备的 accelerometer（加速度计）和 gyroscope（陀螺仪）传感器数据，总计88,588个样本。数据采集频率约为每秒5.4次，采集时间为10秒间隔。每个样本记录了以下传感器数据：
- 加速度计三轴数据：acceleration_x、acceleration_y、acceleration_z
- 陀螺仪三轴数据：gyro_x、gyro_y、gyro_z
此外，数据集还包括以下字段：
- activity：活动类型，0表示行走，1表示跑步。
- wrist：设备佩戴手腕位置，0表示左腕，1表示右腕。
- date、time：数据采集的具体日期和时间。
- username：数据采集的用户标识。
数据用途概述：
该数据集适用于运动分类任务，特别适合用于构建和优化二分类模型，以区分行走和跑步活动。此外，数据集可用于以下场景：
1. 智能设备开发：为智能手表或手机开发运动监测功能。
2. 传感器数据分析：研究加速度计和陀螺仪数据在运动识别中的应用。
3. 模型优化：通过调整分类算法的超参数，提升模型性能。
4. 活动识别研究：探索传感器数据在人体活动识别中的潜在应用。
该数据集为研究运动分类提供了高质量的传感器数据基础，适用于学术研究、算法开发和商业应用。
