Học liệu mở

Ứng dụng các thuật toán học máy để đánh giá bộ cơ sở dữ liệu trong phân loại rối loạn phổ tự kỷ

Bài viết trình bày kết quả đánh giá bộ cơ sở dữ liệu trong phân loại rối loạn phổ tự kỷ (ASD) trẻ em trên kho dữ liệu UCI. Chúng tôi tiến hành đánh giá bộ dữ liệu với các thuật toán SVM và Random Forest, đồng thời khảo sát thêm các thuật toán Decision Trees, Logistic Regression, K-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes, và mạng nơ-ron Multi Layer Perceptron (MLP).

Từ khóa: Rối loạn phổ tự kỷ, Sàng lọc rối loạn phổ tự kỷ, Thuật toán học máy, Chẩn đoán ASD, Công cụ sàng lọc ASD