基于LightGBM算法的癫痫状态识别

摘要：

本文通过使用分块混合的方式将不同时间段的脑电波进行提取,通过LightGBM算法进行模型训练,使用波士顿医院CHB-MIT数据集,波恩大学癫痫数据集进行训练和评估,该模型发挥了决策树的优势,相比使用卷积神经网络模型拥有更高的准确率,为癫痫状态识别提供了参考和依据.

关键词：LightGBM;癫痫状态识别;GBDT;癫痫脑电信号;二分类;机械学习

分类号：TP391.41;R714.3;TP751

在线出版日期：2022-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：62-64