Zaburzenia ze spektrum autyzmu

W celu stworzenia modelu przepowiadania autyzmu, badanie integruje metody inteligencji maszynowej Random Forest-CART (drzewa klasyfikacyjne i regresyjne) oraz Random Forest-ID3 (Iterative Dichotomiser 3).Model ten jest zaangäowany w analiz¿ dokumentacji rekomendacji i tworzenie wskäników dotycz¿cych tego, czy kto¿ ma ASD.Na podstawie wyników oceny sugerowany model predykcyjny dziää lepiej ni¿ oczekiwano dla zbioru danych AQ-10 i rzeczywistego zbioru danych pod wzgl¿dem wskäników wydajno¿ci. Sugeruje to, ¿e model jest skuteczny w przewidywaniu ASD i mo¿e zaoferowä wnikliwe informacje dotycz¿ce diagnozy autyzmu.Dodatkowo, ustalono przed¿o¿ony model predykcji, wniosek o podró¿owanie zostä z¿o¿ony w zwi¿zku z badaniami. Model zostä zastosowany w aplikacji na smartfony, aby zapewni¿ u¿ytkownikom prognozy ASD. Dzi¿ki temu korzystanie z modelu predykcyjnego jest wygodne i szybkie, co mo¿e by¿ pomocne dla osób poszukuj¿cych wczesnego wykrywania i leczenia ASD.