하이브리드 기계 학습을 이용한 BECTS 및 TLE 환자 데이터 분석 및 분류 방법이 개시된다. 개시된 방법은, 환자의 신호 데이터를 EMD 알고리즘 및 복수의 통계적 지표들을 활용하여 전처리하는 단계; 상기 전처리된 데이터를 신경망에 입력하여 BECTS 및 TLE 환자의 뇌파 데이터를 분류하고 분석하는 단계를 포함하되, 상기 신경망은 판정 트리를 이용한 앙상블 러닝 및 SVM-RFE를 이용한 하이브리드 머신 러닝 기법을 이용하여 학습되며, 상기 전처리 단계는 EEG 데이터 신호의 추세를 파악할 수 있는 서브 밴드 신호로 분해하는 단계를 포함한다. 개시된 방법에 의하면, 통계학적 지표와 하이브리드 머신러닝 기법을 이용하여 효율적이고 객관적으로 환자의 뇌파 데이터를 명확히 분류하는 새로운 모델을 제안함으로써, 임상에서 최대 효율을 나타내는 새로운 진단시스템 도입을 기대할 수 있다.