文件名称：sleep_classifiers:通过Apple Watch根据心率和加速度对睡眠进行分类
文件大小：156KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:36:16
Python
sleep_classifiers 此代码使用scikit-learn根据Apple Watch的加速度和光体积描记法得出的心率对睡眠进行分类。 与工作有关的论文。 入门 此代码使用Python 3.7。 数据 可以在PhysioNet上获得使用Apple Watch收集的数据： MESA数据集可从处下载。 您将必须请求NSRR访问数据。 特征+数字 清除所有原始数据，并在preprocessing_runner.py.中生成功能preprocessing_runner.py. 文件analysis_runner.py可用于生成显示分类器性能的图形。 您可以注释和取消注释要运行的数字。 笔记 在图4和图8的蓝色仅运动分类器性能行中，REM和NREM睡眠的标签已切换。 NREM sleep是虚线，REM是虚线。 本文中用于比较的MESA数据集的子集是具有有效数据的前188个科目，按照科