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申请/专利权人：重庆舟海智能科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于决策树的计步算法，属于计步技术领域，用于解决现有负场景计步不准确的问题；具体包括：获取设备数据，根据设备数据建立模型一和模型二；模型一用于识别计步点；模型二用于对模型一的识别结果进行修正；获取设备的计步采集数据，通过模型一对计步采集数据进行分析，获得对应的计步结果；通过模型二对计步结果进行修正，将修正后的计步结果进行显示；实时获取各设备用户的模型二修正记录，根据修正记录确定目标记录；对目标记录进行优化评估，获得各用户的计步优化评估结果，实时获取错误反馈数据；识别错误反馈数据对应的错误特征，基于错误特征确定错误原因，根据错误原因进行计步优化。

主权项：1.一种基于决策树的计步算法，其特征在于，包括：步骤一：获取设备数据，根据所述设备数据建立模型一和模型二；所述模型一用于识别计步点；所述模型二用于对模型一的识别结果进行修正；步骤二：获取设备的计步采集数据，通过模型一对所述计步采集数据进行分析，获得对应的计步结果；步骤三：通过所述模型二对所述计步结果进行修正，将修正后的计步结果进行显示；模型一和模型二的建立方法包括：步骤SA1：获取设备在各个方向上的三轴原始加速度数据，形成样本数据；步骤SA2：将样本数据清洗成预设的标准格式，并对相应计步点进行人工标注，标注方式为在计步波形的波峰上进行标注；步骤SA3：读取已经标注的加速度数据；步骤SA4：进行特征构建并进行相应的特征转换，获得对应的特征转换数据；步骤SA5：对特征转换数据进行筛选，分别获得模型一和模型二对应的训练数据，模型一的训练数据只对正样本数据进行筛选，不添加负样本数据；步骤SA6：分别对模型一和模型二的训练数据进行样本平衡；步骤SA7：基于模型一和模型二的训练数据建立对应的模型一和模型二；步骤SA8：对模型一和模型二模型评估与优化，当评估不合格时，返回步骤SA6；对于步骤SA7中模型一和模型二的建立，选择的模型为决策树，评判标准为基尼系数最低；基尼系数公式为： ；其中，p为当前划分后集合中某一类的占比，当p=0.5时，基尼系数达到最大值0.5，当p=0时，基尼系数的值最小为0；k为二分类类别序号，k={1，2}；pk为某类别出现的概率；pA为A类别出现的概率；pB为B类别出现的概率；Gini为基尼系数；建立过程为：步骤SC1：对数据集D进行训练，假设第一个类别概率为p；步骤SC2：遍历属性集中每一个特征Ai以及计算该特征集下所有的基尼系数，选择使基尼系数最小的特征A´和切分值a´作为最优特征和最优子空间，特征A´和切分值a´将原始数据集分成两部分，同时建立当前数据结点的左右子结点，其中左节点是数据集D1´，右节点为数据集D2´；步骤SC3：从根节点开始，生成的子节点按照步骤SC1、步骤SC2递归调用，直到不能生成子节点为止，依照结点生成原始决策树。

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