Đây là data prompt và gen ra từ code vẫn còn các tính chất và giới hạn:
✅ Rất ổn định và sạch
std ≈ 0.05 accel, 0.005 gyro) → giúp mô hình ML học được tính “thực tế” thay vì quá mượt.⚠️ Giới hạn:
| Vấn đề | Ảnh hưởng | Gợi ý cải thiện |
|---|---|---|
| Dữ liệu chỉ có một người / một kịch bản | Không đa dạng | Sinh thêm với seed khác (thay đổi pha, biên độ, noise) để tăng độ generalization |
| Tín hiệu hoàn toàn tổng hợp (không từ thiết bị thực) | Không phản ánh drift, bias sensor thật | Có thể thêm offset chậm hoặc drift tuyến tính nhỏ để giả lập thực tế |
| Không có label hành động (walk, rest, jump) | Hạn chế cho supervised learning | Nên thêm cột ActivityLabel để phục vụ huấn luyện phân loại |
| Tốc độ sampling cố định 0.5 s (2 Hz) | Thấp hơn tốc độ cảm biến thực (thường 25–100 Hz) | Tùy bài toán, có thể tăng lên 0.02 s (50 Hz) để mô phỏng chi tiết hơn |
Mục tiêu: Hiểu cấu trúc dữ liệu: cột nào có ý nghĩa gì, kiểu dữ liệu nào, trường nào có thể dùng phân tích.
Tôi có dataset tên là synthetic_training_data_20251014_143312.csv. Đây là data tôi dùng prompt và script tạo ra. Bạn hãy:
1. Liệt kê tất cả các cột trong dataset
2. Giải thích ngắn gọn ý nghĩa và kiểu dữ liệu từng cột
3. Gợi ý các cột nên dùng để phân tích
Output kỳ vọng: • Danh sách cột, mô tả ngắn, kiểu dữ liệu (text, number, date,...) • Xác định cột định danh, cột đo lường, cột thời gian, cột danh mục
Gồm 7 cột:
['Timestamp', 'Accel_x', 'Accel_y', 'Accel_z', 'Gyro_x', 'Gyro_y', 'Gyro_z']