L'obiettivo di questo progetto è usare un algoritmo di machine learning (Random Forest) per prevedere la presenza di persone in una stanza, utilizzando i dati provenienti da dei sensori ambientali.
Alcune possibili applicazioni di questo lavoro possono essere:
- Ottimizzazione del consumo energetico negli edifici
- Sistemi di sicurezza
- Organizzazione e gestione degli spazi
All'interno del notebook visualization.ipynb viene visualizzato il dataset, contenente le informazioni provenienti dai sensori ambientali.
Dalle visualizzazioni abbiamo cercato di capire quali features potevano essere importanti per la classificazione e se esistevano dei “pattern” che si ripetevano.
All'interno del notebook classification.ipynb viene svolta la classificazione, in particolare all'interno si possono trovare i passaggi svolti per:
- Fare il subsampling per ottenere training test e testing set
- Selezionare gli iperparametri
- Fare il fitting del modello
- Svolgere la valutazione
Link al dataset utilizzato Link alla presentazione del lavoro svolto