Я пытаюсь классифицировать некоторые данные ЭЭГ с использованием модели логистической регрессии (это, как представляется, дает лучшую классификацию моих данных). У меня есть данные из многоканальной установки ЭЭГ, по сути, у меня есть матрица 63 х 116 х 50 (то есть каналы х временных точек х количество испытаний (есть два типа проб 50), я изменил это на длинный вектор, по одному для каждого испытания.
Что мне хотелось бы сделать после классификации, чтобы увидеть, какие функции были наиболее полезны при классификации испытаний. Как я могу это сделать, и можно ли проверить значение этих функций? например сказать, что классификация была связана главным образом с N-функциями, и это функции x-z. Поэтому я мог бы, например, сказать, что канал 10 в момент времени 90-95 был значительным или важным для классификации.
Так возможно ли это или я задаю неправильный вопрос?
любые комментарии или ссылки на бумагу очень ценятся.
