健身动作模式预测数据集-2013-athniv
数据来源：互联网公开数据
标签：健身,动作模式,量化自我,传感器数据,机器学习,运动识别,健康监测
数据概述：
本数据集包含使用可穿戴设备（如Jawbone Up、Nike FuelBand和Fitbit）收集的6名参与者在进行哑铃举重的不同姿势下加速度计传感器的数据。数据集记录了参与者在皮带、前臂、手臂和哑铃上传感器的160个预测变量（其中大多数不必要）。运动姿势被分类为5种类型：A、B、C、D、E，分别对应于不同类型的哑铃举重动作（包括正确和错误的动作）。这些数据主要用于识别和分类不同的健身动作模式。
数据用途概述：
该数据集适用于健身动作模式识别、运动监测和健康数据分析等多种场景。研究人员可以利用此数据进行模型训练和优化，以提高动作识别的准确性；健身教练可以使用这些数据来评估学员的动作质量和提供改进的建议；健康科技公司可以利用这些数据开发智能健身设备和应用程序。此外，该数据集还适用于数据清理、特征选择和机器学习模型评估的研究。
