Python、R开发SMOTE过采样随机森林与粒子群算法(PSO)融合模型实现肥胖等级预测|附AI智能体、代码和数据
中文摘要：本文回答以下核心问题——（1）七类肥胖等级样本不均衡时如何提升少数类识别率？（2）决策树、随机森林、逻辑回归、神经网络中哪种更适合本任务？（3）粒子群算法(PSO)如何进一步提升随机森林性能？（4）哪些生活习惯对肥胖等级影响最大？基于饮食习惯与身体活动数据，我们采用SMOTE过采样配合随机森林，并经PSO优化使测试集准确率达0.84。
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Python随机森林、聚类与XGBoost融合模型实现穿戴设备数据身体活动监测与行为分析|附AI智能体、代码和数据
本文利用穿戴设备采集的三轴加速度数据，构建了一套完整的身体活动监测与行为分析框架。文章依次回答了四个核心问题：(1)如何基于MET值对日常活动进行精确分类与时长统计？(2)如何利用机器学习回归模型实时估计个体的MET值？(3)如何通过无监督聚类识别夜间睡眠阶段分布？(4)如何自动检测久坐行为并建立分级预警机制？通过随机森林回归、K-Means聚类与XGBoost分类模型的融合应用，本文为智能健康管理提供了可落地的技术方案。
