我对机器学习非常陌生。
我最近发现了turicreate，并想在项目中使用它来对加速度计和陀螺仪吐出的数据进行分类。
我不想收集自己的数据，因此下载了很大的HAPT data set from UC Irvine。
我一直跟随着turicreate教程found here。这将引导您如何combine the HAPT Data set into sessions，创建SFrame和create a model from it，方法是将其拆分为测试和训练数据集。然后，我将模型导出为.mlmodel文件，以导入到XCode中，因此我可以将其与CoreML和CoreMotion一起用于正在构建的应用程序。
我在应用程序中只有一个ViewController，它现在所做的只是摄取加速度计和陀螺仪数据，将其输入到预测窗口中，然后尝试根据该窗口中的数据进行预测。它做得不好，我想知道如何才能提高质量。我还想知道自己是在做错还是差事，因为我是新手，所以我敢肯定我不会轻易发现自己做错了什么。
我为ViewController编写的代码是here。我希望就如何改善此问题提供任何反馈，并希望能获得更好的准确性。 现在感觉它的准确度为40％，但是在Spyder中运行模型评估时，它声称准确度为86％。
感谢您的时间！