Abstrakt. I detta dokument utvärderar vi empiriskt urvalsmetoder för klassificering av data från Brain-Computer Interface (BCI). Vi valde fem toppmoderna metoder, lämpliga för de bullriga, korrelerade och mycket dimensionella BCI-data, nämligen: informationsvinst rankning, korrelationsbaserat funktionsval, ReliefF, konsekvent-baserat funktionsval och 1R rankning. Vi testade dem med tio klassificeringsalgoritmer, som representerar olika inlärningsparadigmer, på ett riktmärke BCI tävlingsdataset. Resultaten visar att alla funktionsväljare avsevärt minskade antalet funktioner och även förbättrade noggrannheten när de användes med lämpliga klassificeringsalgoritmer. De tre främsta funktionsväljarna när det gäller klassificeringsnoggrannhet var korrelationsbaserat funktionsval, informationsvinst och 1R-rankning, med korrelationsbaserat funktionsval som valde det minsta antalet funktioner.
I REF Koprinska utvärderade empiriskt urvalsmetoder för klassificering av data från Brain-Computer Interface (BCI).
Feature Selection for Brain-Computer Interfaces
{'venue': 'PAKDD Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}