Calcularea caracteristicilor din anvelopă
Acum că ai eliminat o parte din fluctuațiile mai zgomotoase ale semnalului audio, să vedem dacă acest lucru îți îmbunătățește capacitatea de clasificare.
audio_rectified_smooth din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează media, deviația standard și valoarea maximă pentru fiecare sunet de bătaie a inimii.
- Combină aceste statistici cu
column_stack, în aceeași ordine. - Folosește validarea încrucișată pentru a antrena un model la fiecare iterație CV.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate stats
means = np.____(audio_rectified_smooth, axis=0)
stds = ____(audio_rectified_smooth, axis=0)
maxs = ____(audio_rectified_smooth, axis=0)
# Create the X and y arrays
X = np.column_stack([____, ____, ____])
y = labels.reshape(-1, 1)
# Fit the model and score on testing data
from sklearn.model_selection import cross_val_score
percent_score = ____(model, ____, ____, cv=5)
print(np.mean(percent_score))