Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng các thuật toán học máy để đánh giá bộ cơ sở dữ liệu trong phân loại rối loạn phổ tự kỷ

Bài viết 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). | TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 10 Số 3 2020 39-51 ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN HỌC MÁY ĐỂ ĐÁNH GIÁ BỘ CƠ SỞ DỮ LIỆU TRONG PHÂN LOẠI RỐI LOẠN PHỔ TỰ KỶ Phạm Quang Thuậna Nguyễn Đình Thuậnb a Trung tâm Thông tin-Thư viện Trường Cao đẳng Sư phạm Trung ương-Nha Trang Nha Trang Việt Nam b Khoa Hệ thống thông tin Trường Đại học Công nghệ thông tin Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh Việt Nam Tác giả liên hệ Email thuanpq@sptwnt.edu.vn Lịch sử bài báo Nhận ngày 04 tháng 02 năm 2020 Chỉnh sửa lần 1 ngày 08 tháng 3 năm 2020 Chỉnh sửa lần 2 ngày 10 tháng 5 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 23 tháng 9 năm 2020 Tóm tắt 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. Từ khóa Rối loạn phổ tự kỷ Sàng lọc rối loạn phổ tự kỷ Thuật toán học máy. DOI http dx.doi.org 10.37569 DalatUniversity.10.3.649 2020 Loại bài báo Bài báo nghiên cứu gốc có bình duyệt Bản quyền 2020 Các Tác giả. Cấp phép Bài báo này được cấp phép theo CC BY-NC 4.0 39 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT CHUYÊN SAN KHOA HỌC TỰ NHIÊN VÀ CÔNG NGHỆ APPLICATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS TO EVALUATE THE UCI DATABASE IN THE CLASSIFICATION OF AUTISM SPECTRUM DISORDERS Pham Quang Thuana Nguyen Dinh Thuanb a The Library-Information Center Nha Trang National College of Pedagogy Nhatrang Vietnam b The Faculty of Information Systems Vietnam National University Hochiminh City University of Information Technology Hochiminh City Vietnam Corresponding author Email thuanpq@sptwnt.edu.vn Article history Received February 4th 2020