摘要：n 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.
其他摘要：Bài báo này,chúng tôi 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). Kết quả thử nghiệm trên bảy thuật toán cho kết quả phân loại cao phù hợp với các nghiên cứu trước đó. Chúng tôi kết luận bộ dữ liệu phân loại rối loạn phổ tự kỷ trẻ em trên kho dữ liệu UCI là đáng tin cậy.
