若从deap中加载呢

在DEAP数据集上进行脑电波情绪识别时，首先需要通过数据读取与预处理模块来加载数据[^1]。这个模块通常会按照以下步骤操作：

1. **数据加载**：

   from deap.datasets import load_data
   raw_data, labels = load_data('emotions') # 假设`load_data`函数能返回原始数据和对应的标签

2. **预处理**：
- 可能需要对信号进行滤波、归一化、窗口划分等处理，以适应后续模型的需求。

   data = preprocess(raw_data) # 这里可能包含具体的预处理函数实现

3. **数据转化**：
将预处理后的数据转化为模型（如2D CNN和LSTM）所需的输入格式。

   X_train, X_test, y_train, y_test = split_data(data, labels)

4. **模型构建**：
定义并构建2D CNN和LSTM模型，配置网络结构和参数。

   model_2d_cnn = create_2dcnn_model()
   model_lstm = create_lstm_model()

5. **模型训练**：
对两个模型分别进行训练。

   model_2d_cnn.fit(X_train, y_train)
   model_lstm.fit(X_train, y_train)

6. **联合模型**：
如果有必要，可以将这两个模型结合起来，比如通过集成学习的方式。

7. **结果评估与可视化**：
最后，评估模型性能并展示结果，通常是通过混淆矩阵、ROC曲线等方式[^2]。

   evaluate_and_visualize(model_2d_cnn, model_lstm, X_test, y_test)