机构名称：
¥ 1.0
摘要 本研究使用健康受试者和癫痫患者的脑电信号记录公共数据集构建了三个时间复杂度较低的简单分类器，分别是决策树、随机森林和 AdaBoost 算法。首先对数据进行预处理，提取代表大脑活动的短波电信号。然后将这些信号用于选定的模型。实验结果表明，随机森林在检测脑电信号中是否存在癫痫发作方面准确率最高，为 97.23%，其次是决策树，准确率为 96.93%。表现最差的算法是 AdaBoost 评分准确率，为 87.23%。此外，决策树的 AUC 得分为 99%，随机森林为 99.9%，AdaBoost 为 95.6%。这些结果与时间复杂度更高的最先进的分类器相当。
使用机器检测脑电图中的癫痫发作
主要关键词
相关文件推荐
