В режиме реального времени контролируемое обучение с Weka (на телефоне Android)

Question

Я хочу использовать данные акселерометра, чтобы (попытаться) предсказать, какие действия выполняет пользователь (простые действия). Допустим, у меня есть куча учебных экземпляров, где есть один учебный экземпляр, а xn - метка класса. После обучения я хочу взять данные, преобразовать их, а затем вывести классификацию активности в режиме реального времени (или близко к ней).

Во-первых, любые предложения? Во-вторых, у меня будут метки классов для набора тренировок, но не для набора тестов. Как рассчитать точность. Я не буду просто смотреть на метку, потому что тестовый набор не имеет ярлыков. Наконец, я просто хочу убедиться, что Weka не будет жаловаться, если в тестовом наборе нет ярлыков классов.

Я склонялся к использованию контролируемого обучения, но меня можно было спорить из него.

Answer 1

Это похоже на контролируемую проблему с ML. И если вы хотите использовать Weka GUI, вам нужно пометить ваши тестовые данные. И затем передайте их в weka и посмотрите, что такое результат классификации от Weka. Метка, которую вы задали для тестовых данных, не повлияет на ваш результат.

Если вы не знаете, какими должны быть данные испытаний, это будет проблема без надзора. Поскольку контролируемая проблема, для обучения модели и ее оценки (N-кратное перекрестное удостоверение), вы должны знать основную истину.