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申请/专利权人：合肥哈工艾斯德康智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的孤独症快速评估方法，属于孤独症筛查评估技术领域，包括：S1：数据收集及预处理；S2：特征集缩减；S3：获取最终评估模型；S4：模型应用。本发明通过大幅减少评估题目，使评估时间由1‑2小时降低至5‑10分钟，提高了评估效率；其次，本发明缺失值编码方法利用了缺失值信息，以受试者工作特征曲线下的面积为目标函数训练模型，降低了样本类型不平衡性的影响，提高了模型准确度，保证评估不会显著降低评估精度；最后本发明中评估题目很少，有利于对评估师的专业培训，同时有利于形成轻量化工具，如手机APP，从而更方便的服务与农村等远离专业评估机构的人群。
主权项：1.一种基于机器学习的孤独症快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据收集及预处理收集数据，形成数据集，对数据集进行缺失值处理和归一化，确定特征集并添加标签，得到处理后的特征集；S2：特征集缩减先选择机器学习模型构成模型集；然后划分特征集，定义网格搜索目标函数；并在训练集上对机器学习模型集执行K折交叉验证；最后获得缩减后的特征子集；S3：获取最终评估模型基于缩减后的特征子集重新对模型集中性能指标达到设定标准的部分模型进行训练，并使用测试集对上述部分模型进行测试，选择训练集和测试集综合表现最好的模型作为最终评估模型；S4：模型应用使用特征子集F中的题目所形成量表对患者进行测试，得到题目得分，将题目得分输入最终评估模型，得到评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥哈工艾斯德康智能科技有限公司 一种基于机器学习的孤独症快速评估方法
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