ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN HỌC MÁY ĐỂ ĐÁNH GIÁ BỘ CƠ SỞ DỮ LIỆU TRONG PHÂN LOẠI RỐI LOẠN PHỔ TỰ KỶ
In this article, we present the results of an evaluation of the autism spectrum disorder classification (ASD) of children in the UCI database. We evaluated the data set with the SVM and Random Forest algorithms and also investigated the Decision Tree, Logistic Regression, K-Nearest-Neighbors, Naïve...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2023
|
| Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114369 https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/649 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Tóm tắt: | In this article, we present the results of an evaluation of the autism spectrum disorder classification (ASD) of children in the UCI database. We evaluated the data set with the SVM and Random Forest algorithms and also investigated the Decision Tree, Logistic Regression, K-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes, and Multi-Layer Perceptron (MLP) algorithms. All algorithms give high classification results consistent with previous studies. We conclude that the data set for classifying children's autism spectrum disorders in the UCI database is reliable. |
|---|