《表1 随机森林分类模型混淆矩阵》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于随机森林癫痫患者脑电数据的分析研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

随机森林已成为比较新的机器学习模型[9]。本文数据处理所使用工具为R语言。通过脑电信号数据中m1-AV、F7-AV、……、T3-AV等共23项特征参数输入分类器，采用随机森林的核心RandomForest函数，对脑电信号进行分类预测。在进行数据分析时从脑电信号数据集中共选取6 126条脑电信号数据，从中随机抽取66.7%的脑电信号数据（4 084个样本）作为训练集，剩下33.3%(2 042个样本）作为测试集，构建的随机森林分类模型如表1所示。