Загружаем соревнования
2 д 10 ч
До 25 окт., 23:59
До конца соревнования. Окончание 25 окт., 23:59.
Записи датчика движения: определить действие с устройством методом kNN. Метрика — accuracy.
Файлы задачи:
X_train.npy — массив (2400, 3, 100): 2400 записей с известным действием;y_train.csv — столбцы id,label: действие для каждой записи X_train;X_test.npy — массив (800, 3, 100): записи без ответа;sample_submission.csv — пример файла ответа (нули — заглушка);baseline.ipynb — базовое решение: kNN по трём средним значениям, сохраняет submission.csv.Датасет ограничен
CSV4.7 КБ5 строк2 колонок
| # | idstring | labelstring |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 3 |
| 2 | 1 | 2 |
| 3 | 2 | 1 |
| 4 | 3 | 3 |
| 5 | 4 | 3 |
Первые 5 строк · только просмотр
label
Действие |
|---|
0 | покой |
1 | движение по кругу |
2 | подъём |
3 | бросок и ловля |
X_train[i] — одна запись формы (3, 100): X_train[i, 0] — 100 измерений по оси X, X_train[i, 1] — по Y, X_train[i, 2] — по Z. Частота — 50 измерений в секунду: столбец j — момент j / 50 секунды. Ускорение — в условных единицах, сила тяжести из него убрана. Номер записи (id) — её индекс в массиве, с нуля.
import numpy as np
import pandas as pd
X_train = np.load("X_train.npy")
y_train = pd.read_csv("y_train.csv")["label"]
X_test = np.load("X_test.npy")
print(X_train.shape) # (2400, 3, 100)