《表4 不同特征下的分类结果比较（%）》

  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

《基于脑电信号的疼痛强度识别方法研究》

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

此外，我们将由RF-SBS算法选择出的特征组合与所有特征分别作为分类器输入时的分类结果做对比，结果如表4所示。可以看出，经特征选择后的分类效果明显好于将所有特征作为分类器输入的情况。这表明提取的脑电特征在表征和疼痛有关的信息之外，仍然具有较大的冗余性，不利于分类器模型的训练和预测。对高维特征进行特征选择后，疼痛预测的准确度显著提高。