研究对比经典机器学习与深度学习在传感器人体活动识别表现
原文标题：A Group-Aware Comparative Study of Classical Machine Learning and Deep Learning Methods for Sensor-Based Human Activity Recognition
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研究在 UCI-HAR 与 KU-HAR 两个公开数据集上，对四种经典机器学习与四种深度学习模型做受控对比，覆盖加速度计、陀螺仪及组合模态。结果显示深度学习并未稳定胜出，KU-HAR 上 LightGBM 的 macro-F1 达 0.857 高于最优深度学习模型。研究强调分组感知评估协议对结果影响显著。
- 问题
- 传感器人体活动识别中，深度学习是否真的优于经典机器学习，评估协议影响多大。
- 方法
- 在 UCI-HAR 与 KU-HAR 上对 4 种经典机器学习与 4 种深度学习模型做受控对比，采用分组感知的 StratifiedGroupKFold 防止受试者泄漏。
- 结果
- KU-HAR 上 LightGBM macro-F1 为 0.857，最优深度学习模型为 0.828；ACC+GYRO 组合模态普遍更优。
- 影响
- 做可穿戴 HAR 产品不必默认上深度模型，先固定分组评估协议再选型，轻量梯度提升可能更划算。
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