PENGENALAN-POLA

Dataset ini merupakan kumpulan data mengenai EEG (Elektroensefalografi) yang diperoleh dari sejumlah pasien. Data ini mencakup sekitar 86 fitur yang diekstraksi dari data EEG mentah. Tujuan dari penggunaan dataset ini adalah untuk mengembangkan model klasifikasi yang dapat membedakan antara subjek uji dan subjek kontrol yang terdapat di dalamnya. Dataset ini memuat empat kelas yang berbeda, yaitu C, T1, T2, dan T3, yang masing-masing mewakili kondisi atau kategori tertentu dalam konteks data EEG ini. Dengan demikian, analisis dan pemodelan pada dataset ini bertujuan untuk memahami pola-pola yang mungkin ada dalam aktivitas otak, dan melibatkan pengembangan model klasifikasi yang mampu mengidentifikasi dan mengelompokkan subjek sesuai dengan kelas-kelas yang telah ditentukan. Informasi ini menjadi dasar untuk pemahaman lebih lanjut tentang karakteristik data EEG dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan atau interpretasi hasil analisis.