无法理解框架大小和希望

Question

Kaggle Dataset and code link

我试图理解上面的Kaggle问题，但无法理解为什么维度发生了变化，hop和frame是什么意思？ Scaled_x是最终的数据集

我想将随机林应用于这个数据集的多类分类，当前的解决方案是基于CNN的。 请帮助我了解相关代码或任何资源

谢谢

打印（缩放x）

    |x           |y          |z          |label
    |1.485231    |-0.661030  |-1.194153  |0
    |0.888257    |-1.370361  |-0.829636  |0
    |0.691523    |-0.594794  |-0.936247  |0 

Fs=20
frame_size = Fs*4 #80
hop_size = Fs*2 #40

def get_frames(df, frame_size, hop_size):
    
    N_FEATURES = 3
    frames = []
    labels = []
    for i in range(0,len(df )- frame_size, hop_size):
        x = df['x'].values[i: i+frame_size]
        y = df['y'].values[i: i+frame_size]
        z = df['z'].values[i: i+frame_size]
        
        label = stats.mode(df['label'][i: i+frame_size])[0][0]
        frames.append([x,y,z])
        labels.append(label)
        
    frames = np.asarray(frames).reshape(-1, frame_size, N_FEATURES)
    labels = np.asarray(labels)
    
    return frames, labels

x,y = get_frames(scaled_x, frame_size, hop_size)
 x.shape, y.shape

 ((78728, 80, 3), (78728,))