创建ML活动分类器连续预测

要创建一个机器学习活动分类器连续预测的解决方案，可以使用Python和一些常见的机器学习库，如scikit-learn和pandas。

以下是一个示例代码，演示了如何使用支持向量机（SVM）模型来创建一个活动分类器，并使用该模型连续预测新的活动分类。

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('activity_data.csv')

# 分割特征和标签
X = data.drop('activity', axis=1)
y = data['activity']

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器模型
model = svm.SVC()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

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

# 连续预测新的活动分类
new_data = pd.DataFrame([[0.2, 0.3, 0.4, 0.5]])  # 新的活动数据
predicted_activity = model.predict(new_data)
print("预测的活动分类:", predicted_activity)

请注意，上述代码假设数据集已经存在，并且具有适当的特征列（X）和目标列（y）。可以根据实际数据集的结构和需要进行相应的修改。

此示例使用了SVM模型作为分类器，但你也可以尝试其他不同的模型和算法，如决策树、随机森林或神经网络，以获得更好的性能或预测结果。