Analyse des Fitnessarmbands für geschlechtsspezifische Einstellungen

Einleitung

Ein neues Fitnessarmband wurde entwickelt, das in der Lage ist, das Geschlecht der tragenden Person zu erkennen. Dies ermöglicht es dem Gerät, geschlechtsspezifische Einstellungen vorzunehmen, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Die einzige Eingabe von den Nutzern ist ihr Gewicht und ihre Körpergröße, woraufhin das Fitnessarmband selbstständig entscheidet, welche Einstellungen ausgewählt werden.

Bevor das Produkt auf den Markt kommt, wurde es in einem internen Testlabor überprüft, und die gesammelten Daten sollen nun analysiert werden, um die Zuverlässigkeit des Systems zu evaluieren. Deine Aufgabe ist es, die Daten zu analysieren, die 100 Testpersonen betreffen, und sicherzustellen, dass das System die richtige Geschlechtsbestimmung trifft.

Datensatzübersicht

Der Datensatz fit_gender.csv enthält Daten von 100 Testpersonen, die ihre Körpergröße und ihr Gewicht angegeben haben. Anhand dieser Daten wurde das Fitnessarmband getestet, um das Geschlecht der Teilnehmer korrekt zu identifizieren.

Der Datensatz enthält folgende Spalten:

• Gewicht: Das Gewicht der Testperson in Kilogramm.
• Körpergröße: Die Körpergröße der Testperson in Zentimetern.
• Geschlecht: Das tatsächliche Geschlecht der Testperson (männlich/weiblich).
• Vorhergesagtes Geschlecht: Das vom Fitnessarmband basierend auf Gewicht und Körpergröße vorhergesagte Geschlecht.

Methodik

Um zu analysieren, wie genau das Fitnessarmband das Geschlecht vorhersagen kann, werden wir die folgenden Schritte durchführen:

1. Datensichtung: Wir werfen einen Blick auf die ersten 10 Zeilen des Datensatzes, um die Struktur der Daten besser zu verstehen.
2. Verteilung der Daten: Wir analysieren die Verteilung von Gewicht und Körpergröße in Bezug auf das Geschlecht der Testpersonen.
3. Vorhersagegenauigkeit: Wir vergleichen die Vorhersagen des Fitnessarmbands mit den tatsächlichen Geschlechtern der Testpersonen und berechnen die Genauigkeit.
4. Visualisierung: Wir erstellen Diagramme, um die Ergebnisse der Analyse besser zu veranschaulichen, z.B. Scatterplots der Gewicht- und Körpergrößedaten mit den Vorhersagen des Fitnessarmbands.

Datenanalyse

In der Analyse werden wir untersuchen, wie gut das Fitnessarmband basierend auf Gewicht und Körpergröße das Geschlecht vorhersagen kann. Wichtige Punkte der Analyse umfassen:

• Gewicht und Körpergröße vs. Geschlecht: Welche Korrelation besteht zwischen diesen beiden Merkmalen und dem Geschlecht?
• Vorhersagegenauigkeit: Wie genau ist die Vorhersage des Fitnessarmbands im Vergleich zum tatsächlichen Geschlecht?
• Fehleranalyse: Falls es Fehler gibt, in welchen Bereichen (Gewicht/Körpergröße) treten diese auf?

Die Ergebnisse der Analyse helfen uns, das Modell für die Geschlechtsvorhersage zu verbessern und die Präzision des Fitnessarmbands zu überprüfen.

Ergebnisse

Die Analyse zeigt, wie gut das Fitnessarmband in der Lage ist, das Geschlecht basierend auf Gewicht und Körpergröße vorherzusagen. Hier sind einige der wichtigsten Ergebnisse:

Die Vorhersagegenauigkeit des Fitnessarmbands beträgt ca. 98%, jedoch gibt es einige Fehler, insbesondere bei Testpersonen mit ähnlichem Gewicht und Körpergröße. Weitere Optimierungen des Modells könnten hier Abhilfe schaffen.