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竞赛中,数据集中包括60秒的传感器数据序列进行分类,指示受试者在序列期间是否处于两种活动状态之一。 train.csv : 训练集,包括约26000个60秒的13个生物传感器的记录,供近1000名实验参与者使用 - sequence: 序列,每个序列的唯一id - subject: 受试者,实验中受试者的唯一id - step: 步长,录制的时间步长,以1秒为间隔 - sensor_00-sensor_12: 13个传感器在该时间步的值 train_labels: 标签, csv-每个序列的类标签。 - sequence: 序列,—每个序列的唯一id。 - state:状态,与每个序列关联的状态。这就是你试图预测的目标。 test.csv :测试集。对于12000个序列中的每一个,您都应该预测该序列状态的值。 sample_submission.csv :提交样品,csv-正确格式的示例提交文件。 后继将写一篇关于如何使用数据集的文章,敬请关注。
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tabular-playground-series-apr-2022.zip (4个子文件)
train_labels.csv 192KB
sample_submission.csv 95KB
train.csv 383.16MB
test.csv 180.55MB
共 4 条
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