基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析

源码见个人主页:

https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87667984

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码

1. 读取deap数据集中data_preprocessed_python数据

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第1张图片

 2. 将数据转换为array格式

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第2张图片

3. 数据预处理以及特征提取

 提取PSD特征

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第3张图片

4.  构建Label数据

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第4张图片

 5. 模型搭建、训练、测试、优化

5.1 KNN模型

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第5张图片

 5.2 SVM模型

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第6张图片

 5.3 决策树

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第7张图片

 5.4 随机森林

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第8张图片

 6 模型对比

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码分析_第9张图片

 

源码见个人主页:

https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87667984

基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,KNN和决策树,随机森林)完整代码

你可能感兴趣的:(脑电情绪识别,决策树,随机森林,机器学习)