この研究では、Extreme Gradient Boosting(XGBoost)とMiniRocketの2つの機械学習モデルが人間活動認識問題における効果を探求しています。両モデルはほぼ完璧な精度、F1スコア、およびAUCを達成しました。XGBoostはわずかに優れたパフォーマンスを示しましたが、トレーニング効率において特に優れています。また、Minirocketは生データを使用した場合でも優れた結果を示しました。さらに、他の最新の研究から報告されたさまざまなアルゴリズムとの比較も行われ、XGBoostとMinirocketがHAR領域で優れたパフォーマンスを発揮していることが再確認されました。
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by Celal Alagoz klokken arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18296.pdfDypere Spørsmål