Function to Flatten Gesture Data for Specific Feature Selection Methods to Improve Classification
Notice bibliographique
Résumé
Gestures are pieces of information with characteristics such as: multiple and chronologically linked samples with different length. The gesture characteristics mentioned before make classification, of this type of data, a challenging task. We studied the effects of flattening gesture data. We proposed a function to represent gestures in a flat format taking in consideration the evolution sense they possess. The function's main goal is to compare gestures intra class to spot differences. This function is described step by step and then its outcome is used as input to two feature selection methods (Bayesian network / Markov blanket and Logical Combinatorial to Pattern Recognition). After, with the subsets obtained, we trained Hidden Markov Models machines. We found that applying our methodology to gesture data, the subset of attributes obtained (feature selection) were able to classify with accuracies of 0.88 and 0.87 of a maximum of 0.90. The maximum accuracy was obtained from an exhaustive classification exercise we performed in order to compare our results. These findings suggest that our methodology can be applied over raw data (gesture data or any chronologically linked data) without the need of experts to transform data (i.e. feature extraction).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».