matlabauc代码-kaggle-melbourne-seizure-prediction-held-out:Kaggle-墨尔本大学AE

上传者: 38562085 | 上传时间: 2022-05-30 10:00:53 | 文件大小: 45.23MB | 文件类型: ZIP
Matlab的耳语描述 这是用于2016年我的解决办法结束8日将在私人排行榜代码,它是基于对公共排行榜与0.80396 AUC分类决策树和0.79074 AUC私人排行榜。 软件 Matlab 2014a 二手工具箱:统计工具箱,信号工具箱,小波工具箱 特征 在每个频道的整个10分钟文件中计算功能,而不会分成任何较短的纪元。 我基本上从示例提交脚本中获取了所有功能,并根据我的直觉和有关此主题的一些文章添加了其他功能。 功能包括: 平均值,标准偏差,偏度,峰度,光谱边缘,香农熵(用于信号和Dyads),Hjorth参数,几种类型的分形维数 使用Morlet波的10尺度小波变换的奇异值 -0.5,+ 0.5秒间隔内通道之间的最大相关性,频域中通道之间的相关性,每个二进位级上通道功率谱之间的相关性 每个频道共有73个功能,只使用了功能的实际部分。 交叉验证 我使用了统计工具箱中的cvpartition ,它可以创建随机分区,其中每个子样本具有相等的大小和大致相同的类比例。 我不在乎序列会导致我的本地AUC结果比排行榜高出约0.1。 模型 为每个通道和患者创建一个分类决策树模型,将患者通道间的

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