Autism-Detection-in-Adults:这是与成人个体自闭症谱系障碍(ASD)筛查有关的二进制分类问题。 给定一个人的某些属性,我的模型可以预测该人是否有可能使用不同的监督学习技术和多层感知器来获得ASD

上传者: 42100129 | 上传时间: 2022-05-07 15:43:15 | 文件大小: 2.86MB | 文件类型: ZIP
数据集名称:成人自闭症谱系筛查数据 摘要:自闭症谱系障碍(ASD)是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病,早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是,等待ASD诊断的时间很长,而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明,迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此,迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查,以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是,这样的数据集很少,因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率,敏感性,特异性和预测准确性。 目前,与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限,并且大多数都是自然遗传的。 因此,我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集,其中包含20个特征,可用于进一步分析,特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中,我们

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