Классификация данных ЭЭГ методами стохастического градиентного спуска и градиентного бустинга для идентификации процессов когнитивной нагрузки мозга

В данной работе были исследованы записи ЭЭГ, взятые из открытой базы данных COG-BCI. В качестве исследуемых записей ЭЭГ взяты данные из открытой базы COG-BCI. Перед классификацией данные были разделены на 7 классов. Далее на основе данных были получены новые признаки путем преобразования через набор различных функций, на основе полученных данных были построены различные модели, проведена их оценка и сравнение. Стоит отметить, что во всех моделях плохо поддались классификации 4 и 5 классы, которые отвечают за низкую и среднюю когнитивную нагрузку. Лучший результат показали модели градиентного бустинга, в частности реализация CatBoost, где accuracy: 80%.