728x90 반응형 SMALL Single-Participant Analysis2 Machine Learning : Single-Participant Analysis (2) Task #2 : Classification between Unpleasant and Pleasant Events # Prepare dataset # Dataset with unpleasant and pleasant events data_UP = epochs_UP.get_data() labels_UP = epochs_UP.events[:,-1] train_data_UP, test_data_UP, labels_train_UP, labels_test_UP = train_test_split(data_UP, labels_UP, test_size=0.3, random_state=42) 첫 번째 예에서와 같이 SVM, LR 및 LDA 모델을 빌드한다. # SVM clf_svm_pip = make_pipeline(V.. 2022. 4. 5. Machine Learning : Single-Participant Analysis (1) Dataset 시연 목적으로 '감정-선행 평가 검사 : 참신함과 쾌적함을 위한 EEG 및 EMG 데이터 세트' 데이터세트를 사용한다. 이 데이터 세트에는 26명의 참가자가 있으며, 각 참가자는 다양한 수준의 쾌적함 (즐거움 / 불쾌함 / 중립)으로 일련의 이미지 (익숙한 / 새로운 / 목표)를 보고 있다. 따라서 우리는 두 글자로 이미지에 대한 EEG 반응에 레이블을 지정한다. 첫 번째는 친숙함의 수준(ex. F는 친숙함)을 나타내고 두 번째는 유쾌함의 수준(ex. 유쾌함은 P)을 나타낸다. 예를 들어 'FP'라는 레이블은 Familar-Pleasant 이미지에 대한 EEG 응답을 나타낸다. 제시된 이미지의 대다수가 친숙했기 때문에(전체 이미지의 70%), 이 튜토리얼에서는 EEG 응답만을 기반으로 제시.. 2022. 4. 5. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
