パワーバンド、周波数領域エントロピー、エネルギーこれらは一つ一つ、人間が解釈可能であり、信号の物理的な意味を有する特徴量となります。このように何らかの状態を分類する問題を、機械学習の分野ではクラス分類問題と呼びます。ここでは、特徴量からクラス分類問題を解くモデルを構築する方法について解説します。前回までは、1回の観測データのみを使用していました。今回は、150回の観測データをロードします。datディレクトリの中に、1.csv〜150.csvがあります。これらはそれぞれ、以下の状況下で測定したセンサデータです。150.csvいずれもサンプリング周波数100Hz機械学習の分野では、分類したい対象をクラスと呼びます。NはNormal(正常)、A1/A2はAnomaly(異常)から取ってきたものです。Sig_A2のリストに対し、6軸のセンサデータが取得されました。続いて、合成加速度を求めて7チャンネル慣性センサデータへと変換します。関数化しておきましょう。sig7この関数を使って、150回の観測データ(6チャンネル)を、合成加速度が追加された7チャンネルデータに変換します。続いて、150回の観測信号を特徴量に変換してみます。クラスA2の特徴量を保存するリストを定義します(専門用語としてこれを特徴量ベクトルと呼びます。