51、机器学习与深度学习在脑机接口中的精度和测试运行时间权衡

机器学习与深度学习在脑机接口中的精度和测试运行时间权衡

在脑机接口（BCI）领域，模型的选择一直是一个重要的研究方向。特别是在脑电图（EEG）分类任务中，如何平衡模型的准确性和运行时间是关键问题。本文将探讨多种机器学习（ML）模型、集成方法和卷积神经网络（CNN）在这方面的权衡。

数据集大小对运行时间的影响

为了研究运行时间是否会与数据集大小成正比例变化，我们评估了使用原始训练和测试集50%时的总运行时间和测试运行时间。实验结果显示，对于大多数算法，总运行时间和测试运行时间随数据集大小的减小而增加。例如，KNN和bSVM的测试运行时间速度分别显著提高了343%和341%，而其他大多数分类器的运行时间速度提高约100%。

不同模型的权衡

1. 基线机器学习算法的权衡

   • 简单机器学习模型在牺牲准确性的情况下具有最快的总运行时间，集成方法则在两者之间取得平衡，而深度学习网络在牺牲高效总运行时间的情况下实现了最高的准确性。
   • 对于LR任务的二元分类，LDA和DecisionTree在准确性和总运行时间之间的权衡表现最佳。
     | Model | Accuracy | Total runtime (s) | % Increase in speed |
     | — | — | — | — |
     | GaussianNB | 85.85% | 0.02 | 137% |
     | SVM | 87.24% | 8.5891 | 104% |
     | KNN | 88.45% | 0.44 | 308% |
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