k-Fold Cross-Validation Can Significantly Over-Estimate True Classification Accuracy in Common EEG-Based Passive BCI Experimental Designs: An Empirical Investigation.

White, Jacob; Power, Sarah D

White, Jacob; Power, Sarah D.

Afiliación

White J; Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University of Newfoundland, St. John's, NL A1B 3X5, Canada.
Power SD; Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University of Newfoundland, St. John's, NL A1B 3X5, Canada.

Sensors (Basel) ; 23(13)2023 Jul 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37447926

Asunto(s)

Interfaces Cerebro-Computador; Electroencefalografía/métodos; Proyectos de Investigación; Algoritmos

Palabras clave

EEG; cross validation; passive braincomputer interface; time-series

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interfaces Cerebro-Computador Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Suiza

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