Python机器学习应用 | 人体运动状态预测

1 背景介绍

可穿戴式设备的流行，让我们可以更便利地使用传感器获取人体的各项数据，甚至生理数据。

当传感器采集到大量数据后，我们就可以通过对数据进行分析和建模，通过各项特征的数值进行用户状态的判断，根据用户所处的状态提供给用户更加精准、便利的服务。

2 数据介绍

我们现在收集了来自 A,B,C,D,E 5位用户的可穿戴设备上的传感器数据，每位用户的数据集包含一个特征文件（a.feature）和一个标签文件（a.label）。

特征文件中每一行对应一个时刻的所有传感器数值，标签文件中每行记录了和特征文件中对应时刻的标记过的用户姿态，两个文件的行数相同，相同行之间互相对应。

2.1 数据介绍-feature

我们的特征文件共包含41列特征，数据内容如下图



特征文件的各项特征具体如下表所示



在传感器1对应的13列数据特征中，包含：1项温度数据、3项一型三轴加速度数据、3项二型三轴加速度数据、3项三轴陀螺仪数据和3项三轴磁场数据。



人体的温度数据可以反映当前活动的剧烈程度，一般在静止状态时，体温趋于稳定在36.5度上下；当温度高于37度时，可能是进行短时间的剧烈运动，比如跑步和骑行。



在数据中有两个型号的加速度传感器，可以通过互相印证的方式，保证数据的完整性和准确性。通过加速度传感器对应的三个数值，可以知道空间中x、y、z三个轴上对应的加速度，而空间上的加速度和用户的姿态有密切的关系，比如用户向上起跳时，z轴上的加速度会激增。



陀螺仪是角运动检测的常用仪器，可以判断出用户佩戴传感器时的身体角度是水平、倾斜还是垂直。直观地，通过这些数值都是推断姿态的重要指标。



磁场传感器可以检测用户周围的磁场强度和数值大小，这些数据可以帮助我们理解用户所处的环境。比如在一个办公场所，用户座位附近的磁场是大体上固定的，当磁场发生改变时，我们可以推断用户的位置和场景发生了变化。

2.2 数据介绍-label

标签文件内容如图所示，每一行代表与特征文件中对应行的用户姿态类别。总共有0-24共25种身体姿态，如，无活动状态，坐态、跑态等。标签文件作为训练集的标准参考准则，可以进行特征的监督学习。

3 任务介绍

假设现在出现了一个新用户，但我们只有传感器采集的数据，那么该如何得到

这个新用户的姿态呢？

又或者对同一用户如果传感器采集了新的数据，怎么样根据新的数据判断当前

用户处于什么样的姿态呢？

4 算法流程

需要从特征文件和标签文件中将所有数据加载到内存中，由于存在缺失值，此步骤还需要进行简单的数据预处理。

创建对应的分类器，并使用训练数据进行训练。

利用测试集预测，通过使用真实值和预测值的比对，计算模型整体的准确率和召回率，来评测模型。

Created with Raphaël 2.1.0开始加载数据&预处理创建分类器训练分类器在测试集上得到预测结果计算准确率和召回率结束

5 模块导入

导入numpy库和pandas库

从sklearn库中导入预处理模块Imputer

导入自动生成训练集和测试集的模块train_test_split

导入预测结果评估模块classification_report

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

接下来，从sklearn库中依次导入三个分类器模块：K近邻分类器KNeighborsClassifier、决策树分类器DecisionTreeClassifier和高斯朴素贝叶斯函数GaussianNB。

6 数据导入函数

def load_datasets(feature_paths, label_paths):
feature = np.ndarray(shape=(0,41))
label = np.ndarray(shape=(0,1))
for file in feature_paths:
df = pd.read_table(file, delimiter=',', na_values='?', header=None)
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(df)
df = imp.transform(df)
feature = np.concatenate((feature, df))

for file in label_paths:
df = pd.read_table(file, header=None)
label = np.concatenate((label, df))

label = np.ravel(label)
return feature, label

编写数据导入函数，设置传入两个参数，分别是特征文件的列表feature_paths和标签文件的列表label_paths。

定义feature数组变量，列数量和特征维度一致为41；定义空的标签变量，列数量与标签维度一致为1。

使用pandas库的read_table函数读取一个特征文件的内容，其中指定分隔符为逗号、缺失值为问号且文件不包含表头行。

使用Imputer函数，通过设定strategy参数为‘mean’，使用平均值对缺失数据进行补全。fit()函数

用于训练预处理器，transform()函数用于生成预处理结果。

将预处理后的数据加入feature，依次遍历完所有特征文件

遵循与处理特征文件相同的思想，我们首先使用pandas库的read_table函数读取一个标签文件的内容，

其中指定分隔符为逗号且文件不包含表头行。

由于标签文件没有缺失值，所以直接将读取到的新数据加入label集合，依次遍历完所有标签文件，得到标签集合label。

最后函数将特征集合feature与标签集合label返回。

7 主函数-数据准备

if __name__ == '__main__':
''' 数据路径 '''
featurePaths = ['A/A.feature','B/B.feature','C/C.feature','D/D.feature','E/E.feature']
labelPaths = ['A/A.label','B/B.label','C/C.label','D/D.label','E/E.label']
''' 读入数据  '''
x_train,y_train = load_datasets(featurePaths[:4],labelPaths[:4])
x_test,y_test = load_datasets(featurePaths[4:],labelPaths[4:])
x_train, x_, y_train, y_ = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.0)

设置数据路径feature_paths和label_paths。

使用python的分片方法，将数据路径中的前4个值作为训练集，并作为参数传入load_dataset()函数中，得到训练集合的特征x_train，训练集的标签y_train。

将最后一个值对应的数据作为测试集，送入load_dataset()函数中，得到测试集合的特征x_test，测试集的标签y_test。

使用train_test_split()函数，通过设置测试集比例test_size为0，将数据随机打乱，
d2b5
便于后续分类器的初始化和训练。

7.1 主函数-knn

print('Start training knn')
knn = KNeighborsClassifier().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_knn = knn.predict(x_test)
print('Prediction done')

使用默认参数创建K近邻分类器，并将训练集x_train和y_train送入fit()函数进行训练，训练后的分类器保存到变量knn中。

使用测试集x_test，进行分类器预测，得到分类结果answer_knn。

7.2 主函数-决策树

print('Start training DT')
dt = DecisionTreeClassifier().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_dt = dt.predict(x_test)
print('Prediction done')

使用默认参数创建决策树分类器dt，并将训练集x_train和y_train送入fit()函数进行训练。训练后的分类器保存到变量dt中。

使用测试集x_test，进行分类器预测，得到分类结果answer_dt。

7.3 主函数-贝叶斯

print('Start training Bayes')
gnb = GaussianNB().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_gnb = gnb.predict(x_test)
print('Prediction done')

使用默认参数创建贝叶斯分类器，并将训练集x_train和y_train送入fit()函数进行训练。训练后的分类器保存到变量gnb中。

使用测试集x_test，进行分类器预测，得到分类结果answer_gnb。

7.4 主函数-分类结果

print('\n\nThe classification report for knn:')
print(classification_report(y_test, answer_knn))
print('\n\nThe classification report for DT:')
print(classification_report(y_test, answer_dt))
print('\n\nThe classification report for Bayes:')
print(classification_report(y_test, answer_gnb))

使用classification_report函数对分类结果，从精确率precision、召回率recall、f1值f1-score和支持度support四个维度进行衡量。

分别对三个分类器的分类结果进行输出

8 结果展示

k近邻



决策树



贝叶斯



结果对比



结论：

从准确度的角度衡量，贝叶斯分类器的效果最好

从召回率和F1值的角度衡量，k近邻效果最好

贝叶斯分类器和k近邻的效果好于决策树

附录

数据：链接: http://pan.baidu.com/s/1jHHcjA2 密码: xjg6

完整程序

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

def load_datasets(feature_paths, label_paths):
feature = np.ndarray(shape=(0,41))
label = np.ndarray(shape=(0,1))
for file in feature_paths:
df = pd.read_table(file, delimiter=',', na_values='?', header=None)
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(df)
df = imp.transform(df)
feature = np.concatenate((feature, df))

for file in label_paths:
df = pd.read_table(file, header=None)
label = np.concatenate((label, df))

label = np.ravel(label)
return feature, label

if __name__ == '__main__':
''' 数据路径 '''
featurePaths = ['A/A.feature','B/B.feature','C/C.feature','D/D.feature','E/E.feature']
labelPaths = ['A/A.label','B/B.label','C/C.label','D/D.label','E/E.label']
''' 读入数据  '''
x_train,y_train = load_datasets(featurePaths[:4],labelPaths[:4])
x_test,y_test = load_datasets(featurePaths[4:],labelPaths[4:])
x_train, x_, y_train, y_ = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.0)

print('Start training knn')
knn = KNeighborsClassifier().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_knn = knn.predict(x_test)
print('Prediction done')

print('Start training DT')
dt = DecisionTreeClassifier().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_dt = dt.predict(x_test)
print('Prediction done')

print('Start training Bayes')
gnb = GaussianNB().fit(x_train, y_train)
print('Training done')
answer_gnb = gnb.predict(x_test)
print('Prediction done')

print('\n\nThe classification report for knn:')
print(classification_report(y_test, answer_knn))
print('\n\nThe classification report for DT:')
print(classification_report(y_test, answer_dt))
print('\n\nThe classification report for Bayes:')
print(classification_report(y_test, answer_gnb))