arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）· Mason Dana, Khandaker Mamun Ahmed·· 1 天前AI 评分32
混合集成学习用于基于 EEG 的癫痫发作预测
Hybrid Ensemble Learning for EEG-Based Epileptic Seizure Forecasting
AI 导读
研究提出一种校准混合集成模型，将五个深度学习模型与三个经典机器学习模型通过逻辑回归堆叠元学习器结合，用于基于 EEG 的癫痫发作预测。在 CHB-MIT 数据集上采用严格的留一患者交叉验证，过滤队列中实现 74.2% 发作级灵敏度、每小时 1.24 次误报，平均预警时间 16.9 分钟。受目标误报预算约束的测试调优 oracle 在每小时 0.951 次误报下达到 60.9% 灵敏度。
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