Um das Autismus-Prognosemodell zusammenzustellen, integriert die Forschung die Methoden der maschinellen Intelligenz Random Forest-CART ( Klassifikations- und Regressionsb ume) und Random Forest-ID3 (Iterativer Dichotomiser 3).Dieses Modell wird eingesetzt, um das Empfehlungsdossier zu analysieren und Indikatoren daf r zu erstellen, ob jemand ASDhat .Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen, dass das vorgeschlagene Vorhersagemodell in Bezug auf die Leistungsindikatoren f r den AQ-10-Datensatz und den realen Datensatz besser abschneidet als erwartet . Dies deutet darauf hin, dass das Modell bei der Vorhersage von ASD erfolgreich ist und das Potenzial hat, aufschlussreiche Informationen ber die Diagnose von Autismus zu liefern.Dar ber hinaus wurde das vorgelegte Vorhersagemodell etabliert und ein Reiseantrag aufgrund der Forschung gestellt . Das Modell wird auf die Smartphone-Anwendung angewendet, um den Nutzern ASD-Vorhersagen zu liefern. Dies macht es bequem und schnell, das Vorhersagemodell zu verwenden, was f r Menschen hilfreich sein kann, die nach einer fr hen ASD-Erkennung und -Behandlungsuchen .
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