為了進一步提高Mood Shift Predictor with Sparse Check-ins (MSPSC)的預測準確度，可以考慮結合更多類型的環境數據和用戶行為數據。首先，除了目前使用的天氣信息、日曆事件和健身追蹤數據外，還可以引入社交媒體活動、地理位置數據和用戶的日常活動模式等。這些數據能夠提供更全面的背景信息，幫助模型更好地理解用戶的情緒變化。例如，社交媒體上的情緒表達可以反映用戶的即時情感狀態，而地理位置數據則可以揭示用戶在不同環境下的情緒反應。
此外，通過分析用戶的行為數據，如應用使用頻率、互動模式和反饋歷史，可以進一步個性化預測模型。這些行為數據能夠幫助MSPSC識別用戶的情緒觸發因素，從而提高預測的準確性。結合這些多樣化的數據來源，MSPSC可以更全面地捕捉用戶的情緒波動，進而提升其預測能力。