通过对儿童脑电图数据的预处理和机器学习模型分类，研究发现有效预处理对于避免噪声引入的偏差至关重要，识别了关键脑电图通道和特征，为提高注意缺陷多动障碍的诊断准确性奠定了基础。未来的工作应注重扩大数据集、完善预处理方法和提高特征可解释性，以改善临床使用中的诊断准确性和模型的鲁棒性。