1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验!下载完使用问题请私信沟通。
2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。
3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。
4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。
5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!
【资源说明】
基于逻辑回归、随机森林、SVR算法建立电子信号估计生命体征数据的数学模型python源码+使用说明+数据集.zip
使用了三个模型来训练:逻辑回归、随机森林、SVR。
运行每个train.py可以进行模型训练,
需要修改data_dir和model_dir的绝对路径,
训练后的模型会保存在对应的model文件夹下,
并输出呼吸频率、心率和体动各自的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)
运行每个predict.py可以手动输入数据进行预测,
需要修改regressor_breath、regressor_heart_rate、regressor_totalMotionp的绝对路径,
运行后输入电子信号数据(以空格分隔),如:
-16.7 -16.68 -16.7 -16.68 -16.68 -16.68 -16.7 -16.7 -16.71 -16.68 -16.68 -16.7 -16.68 -16.68 -16.68 -16.7 -16.7 -16.68 -16.7 -16.68 -16.67 -16.7 -16.68 -16.68 -16.68 -16.7 -12.93 -12.93 -16.68 -16.7 -16.7 -12.92 -12.93 -16.68 -16.7 -16.68 -16.68 -16.68 -16.7 -16.7 -16.68 -16.7 -16.7 -16.68 -16.7 -16.7 -16.68 -16.7 -16.68 -16.7
返回结果:
预测的呼吸频率: 12.607083409602534
预测的心率: 63.43132435898198
预测的体动: 0.8572433033145431
, 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/Runnymmede/88678511?utm_source=bbsseo