8、机器学习模型的优化用于早期诊断自闭症谱系障碍

机器学习模型的优化用于早期诊断自闭症谱系障碍

1. 引言

自闭症谱系障碍（ASD）是一种复杂的神经发育障碍，其特征表现为社交互动和沟通能力受损，以及重复性行为和兴趣狭窄。ASD的早期诊断对于有效的干预和治疗至关重要。近年来，随着机器学习（ML）和人工智能（AI）技术的发展，研究人员开始探索如何利用这些技术来提高ASD的诊断速度和准确性。

在这一背景下，本篇文章将探讨如何通过优化机器学习模型来实现自闭症谱系障碍的早期诊断。我们将重点介绍基于支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、k-最近邻（KNN）和决策树（DT）算法的几种机器学习模型，并讨论如何利用进化和元启发式优化算法（如遗传算法和二进制老虎优化算法）进行特征选择，从而提高模型的性能。

2. 机器学习模型的开发与增强

为了实现对自闭症谱系障碍（ASD）的快速诊断，研究者们开发并增强了多种机器学习模型。这些模型通过优化的特征选择模型，能够更有效地识别ASD的关键特征。以下是具体的开发步骤：

2.1 数据预处理

在构建机器学习模型之前，数据预处理是必不可少的一步。ASD数据集通常包含大量的特征，这些特征可能包括个体的年龄、性别、种族、是否有黄疸史、家族成员是否患有PDD等。数据预处理的步骤包括：

• 缺失值处理 ：使用均值、中位数或众数填充缺失值。
• 标准化 ：将数值特征缩放到相同的范围，以避免某些特征对模型产生过大的影响。
• 编码分类变量 ：将分类变量转换为数值形式，例如使用