多特征疲劳检测代码

以下是一个简单的多特征疲劳检测代码，它基于一些生理特征（如心率、呼吸频率等）和行为特征（如键盘敲击速度、鼠标移动距离等）来检测疲劳：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('fatigue_data.csv')

# 将标签列提取出来
labels = data['label']
data.drop(['label'], axis=1, inplace=True)

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

以上代码假设数据已经被保存在一个名为"fatigue_data.csv"的CSV文件中，其中第一列至倒数第二列为特征列，最后一列为标签列（0代表非疲劳，1代表疲劳）。特征列和标签列的名字可以根据实际情况进行修改。该代码使用了支持向量机（SVM）算法来训练模型，并使用准确率作为评估指标。