文件名称：kaggle-melbourne-seizure-prediction:Kaggle-墨尔本大学AESMathWorks NIH癫痫发作预测2016竞赛-预测人类长期颅内脑电图记录中的癫痫发作
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更新时间：2024-06-02 16:05:41
MATLAB
描述 用于此代码是2016年我的解决办法结束8日将在私人排行榜和它是基于公共排行榜和0.79074 AUC私人排行榜与0.80396 AUC分类决策树。 软件 Matlab 2014a 数据 我使用了train_and_test_data_labels_safe.csv中标记为安全的所有数据文件。 没有进行任何预处理。 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
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kaggle-melbourne-seizure-prediction-master
----features()
--------run_generate_features.m(376B)
--------calculate_features.m(270B)
--------generate_features.m(2KB)
--------feature_extractor.m(6KB)
----settings.m(805B)
----model()
--------evaluate_model.m(1KB)
--------get_model_output.m(555B)
--------load_and_run_dt.m(521B)
--------crossval_model.m(1KB)
--------train_and_run_dt.m(1KB)
--------get_model_perf.m(2KB)
----models.zip(45.2MB)
----main()
--------run_dt.m(1KB)
--------run_trained_dt.m(432B)
--------run_dt_general_model.m(2KB)
----opt()
--------opt_dt.m(2KB)
----README.md(5KB)
----util()
--------load_data.m(3KB)
--------write_submission.m(428B)
--------create_submission.m(399B)
--------setupEnv.m(1KB)
--------getCMResult.m(389B)
----explore()
--------get_predictor_importance.m(3KB)