17、基于机器学习的麻醉深度估计与深度学习植物表型分析

基于机器学习的麻醉深度估计与深度学习植物表型分析

一、基于机器学习的麻醉深度估计

（一）评估指标

在机器学习用于患者麻醉深度估计的研究中，有几个重要的评估指标：
1. 准确率（Accuracy） ：
- 计算公式为：(Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN})
- 其中 (TP)（True Positive）为真阳性，(FP)（False Positive）为假阳性，(TN)（True Negative）为真阴性，(FN)（False Negative）为假阴性。
2. 精确率（Precision） ：
- 计算公式为：(Precision = \frac{TP}{TP + FP})
3. 召回率（Recall） ：
- 计算公式为：(Recall = \frac{TP}{TP + FN})
4. F1 - 分数（F1 - score） ：
- 计算公式为：(F1 - score = \frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall})

（二）模型构建与结果

研究中使用了六个光谱和统计脑电图（EEG）特征，即α、β、δ和θ波段的光谱能量、95%的光谱边缘频率以及Hjorth 移动性，开发了一个机器学习分类模型来估计患者的麻醉深度。
- 决策树模型 ：使用