《表2 数据集：基于皮尔逊最优电极选择的ADHD患者脑电特征提取及分类研究》

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《基于皮尔逊最优电极选择的ADHD患者脑电特征提取及分类研究》

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本研究使用支持向量机（support vector machine，SVM）、自适应增强（adaptive boosting，AdaBoost）、自举汇聚法（bootstrap aggregating，Bagging）、线性判别式分析（linear discriminant analysis，LDA）、反向传播（back propagation，BP）常规方法对脑电特征进行分类。首先将特征数据按照7∶3的比例划分为训练集和测试集；之后将训练集再划分为训练集和验证集，使用10折交叉验证确定最佳模型；最后在测试集上验证分类准确率，见表2。