07-27 论文发表 基础与方法 随机森林模型在脑电眼动检测中达92.49%准确率 一项新研究利用UCI机器学习库的EEG-Eye-State数据集,通过四分位距裁剪处理异常值,结合随机森林分类模型,实现了睁眼与闭眼状态的高精度检测。模型准确率达92.49%,ROC-AUC为0.9791,交叉验证平均准确率92.86%。研究为疲劳监测和辅助技术等脑机接口应用提供了稳定且可解释的解决方案。 查看详情 →