KU-HAR使XGBoost.

Proshenjit Sarker1, Jun-Jiat Tiang2, Abdullah-Al Nahid1

  • 1Electronics and Communication Engineering Discipline, Khulna University, Khulna 9208, Bangladesh.

Sensors (Basel, Switzerland)
|September 13, 2025
PubMed
概括

这项研究引入了使用智能手机传感器数据进行人类活动识别 (HAR) 的新极度梯度增强 (XGBoost) 框架. 与GJO-XGB和其他分类器相比,WARSO-XGB模型实现了更高的准确性和效率.