Com obtenir i analitzar les puntuacions de son Fitbit

Bloc

Com obtenir i analitzar les puntuacions de son Fitbit

Els rellotges intel·ligents i altres dispositius portàtils han guanyat popularitat durant els darrers dos anys i han donat lloc al fenomen cultural del jo quantificat. Dispositius com l'Apple Watch o el Fitbit han permès que qualsevol persona pugui auto-rastrejar-se fàcilment i, per tant, quantificar les seves vides d'alguna manera. Les autocuantificacions populars inclouen les calories cremades, els passos caminats durant el dia o la qualitat del son.



En aquest article, em centraré en aquest últim, a saber, la qualitat del son, fent servir dades de la vida real d'aproximadament un any d'ús de Fitbit. Fitbit proporciona als usuaris una puntuació de son, que se suposa que és una mesura de la qualitat del son. Entrenaré i provaré diferents models d’aprenentatge automàtic mitjançant Python per intentar predir el Fitbit Sleep Score amb la màxima precisió possible i proporcionar una explicació de com diferents mètriques, com ara els minuts de son REM, afecten la puntuació.

L’article s’estructura de la següent manera:



  1. Breu introducció a Fitbit’s Sleep Score
  2. Obtenir les dades de son de Fitbit
  3. Neteja i preparació de dades
  4. Anàlisi de dades exploratòries
  5. Separant les dades en formació, validació i conjunt de proves
  6. Escala de funcions i definició de mètriques de rendiment
  7. Selecció de funcions mitjançant la regressió de lazo
  8. Regressió lineal múltiple
  9. Regressor forestal aleatori
  10. Regressor d’augment de gradient extrem
  11. Validació creuada
  12. Afinació de l’hiperparàmetre
  13. Avaluació del model final
  14. Comentaris finals

Com que hi ha molt a cobrir, vaig dividir l’article en tres parts. La primera part cobreix els punts 1 a 4 i se centra a obtenir les dades del son, pre-processar-les i visualitzar-les. Part 2 cobreix els punts 5 a 10, és a dir, realment es construeixen els models d’aprenentatge automàtic basats en les dades preprocessades de la primera part. Part 3 cobreix la resta i es tracta de millorar els models de la part 2 per obtenir les prediccions més precises possibles.


Què és exactament el Fitbit Sleep Score?

El Fitbit Sleep Score es descriu millor mitjançant un exemple, de manera que aquí teniu dues captures de pantalla del que proporciona l'aplicació als seus usuaris:



Imatge per publicar

Estadístiques de son proporcionades per Fitbit

A l’aplicació Fitbit, els usuaris reben una puntuació de son, que en aquest cas és de 78, una representació gràfica de les etapes de son a la finestra del son, el desglossament concret d’aquestes etapes de son en minuts, així com el percentatge i una variació estimada d’oxigen.

Això en si mateix sembla bastant senzill. Fitbit només té algun algorisme que connecta les estadístiques de son pertinents, com ara els minuts dedicats al son REM, i escup la puntuació de son.

#analítica # aprenentatge automàtic # programació # ciència-de-dades #somni #dades analítiques

towardsdatascience.com

Com obtenir i analitzar les puntuacions de son Fitbit

Com obtenir i analitzar les puntuacions de son Fitbit. Preparació de dades de son Fitbit per al seu ús en models d’aprenentatge automàtic i comprensió del funcionament de la puntuació de son.