眼动追踪指标——机器学习

眼动追踪是一种用于研究人类视觉处理的技术，它可以记录被试者的眼睛在视觉刺激上的运动轨迹和注视点的位置。通过对这些数据的分析，可以得到许多重要的指标来揭示人类的视觉认知过程。其中，机器学习算法可以应用于这些指标的分析和预测。

常用的眼动追踪指标

• 注视时长：指眼睛在某一个区域内持续停留的时间。通常用于衡量被试者注意到某个特定刺激的程度。

• 瞳孔直径：指瞳孔的大小。在视觉处理过程中，瞳孔的大小会受到不同因素的影响，如光线强度和认知负荷等。

• 注视点：指眼睛停留的位置。通过记录每个时刻的注视点位置，可以画出注视热度图，从而揭示被试者对视觉刺激的注意焦点。

眼动追踪数据处理和机器学习

既然我们知道了眼动追踪数据中不同的特征和指标，接下来就需要将这些数据转化为可供机器学习算法使用的格式。常用的机器学习算法有如下几类：

• 决策树（Decision Tree）
• 随机森林（Random Forest）
• 神经网络（Neural Networks）
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
• 支持向量机（Support Vector Machine）

其中，决策树和随机森林适用于特征数量较少的数据集，而神经网络和卷积神经网络适用于特征数量较多的数据集，支持向量机则适用于分类数据。

在机器学习算法的选择方面，需要根据具体的任务和数据集特征进行综合考虑。通常可以先对数据进行特征选择和降维，然后选择合适的算法进行模型构建和训练。

示例代码

# 加载数据
import pandas as pd

data = pd.read_csv('eyetracking_data.csv')

# 特征选择和数据划分
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop(['label'], axis=1)
y = data['label']

X_new = SelectKBest(f_regression, k=3).fit_transform(X, y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy Score: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

上述代码演示了一个简单的眼动追踪数据处理和机器学习的示例。首先，我们加载眼动追踪数据集，并进行特征选择和数据划分。然后，我们使用随机森林算法训练分类模型，并使用测试集进行评估。最终，我们输出了模型的预测准确率和分类报告。