En este repositorio se encuentran los ficheros utilizados para el análisis de datos y la construcción de los árboles de decisiones.

• Datos_train: Datos recogidos para ser usados en la fase de entrenamiento.
• Datos_val: Datos recogidos para ser usadis en la fase de validación.
• DatosMovil: Datos recogidos directamente desde el móvil.

• caracteristicas.txt: Nos indica las características utilizadas para el reconomiento de actividades.
• clases.txt: Las actividades que se reconocen.
• ifelse_codigo.txt: Conjunto de "if-else" que se implementa en la app para el reconocimiento de las actividades.

• Informe con cross-validation: Los datos son los recogidos desde la pulsera,las medidas utilizadas son: media, varianza, desviacion,mediana, máximo y mínimo.
• Informe con ftt,corr: Los datos son recogidos por la pulsera,se añaden dos medidas nuevas fft y corr en los acelerometros. Los datos se dividen antes de procesarlos en train y validación.
• Movil: Datos recogidos con el movil,nuevas metricas añadidas:media de la fft,fft de scipy,skew,desviacion de la fft,suma de la fft..ect.Se realizan tres prubas: 12 personas de train y 1 de validación

• ProcesarDatos: Hace una segmentación de los datos en ventanas y calcula las métricas.
• llamadaAProcesar: Llama al script ProcesarDatos.py con todos los archivos que se encuentren en la carpeta
• Final: Une todos los archivos procesados para generar el fichero para entrenamiento.
• codigoArbol: Crear un árbol con los datos de entrenamiento y devuelve el código de "if-elses" para implementar en la app.
• codigoClaseJava: Variante del script codigoArbol. Este script devuelve un string que representa una clase java y dentro de la clase contiene el codigo con los "if-else" que representan el arbol de decisiones.
• mejoresParametrosArbol: Script que comprueba que valores son los más adecuados para los parámetros min_samples_split y min_samples_leaf, para contruir el árbol de decisiones y que tenga mayor exactitud.