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机器学习技术预测儿童心理健康障碍的性能分析

摘要

精神障碍在儿童中很常见。常见的儿童精神障碍有焦虑症;抑郁症和注意力缺陷障碍。这些问题的早期诊断有助于专业人员在早期阶段进行治疗，改善患者的健康。因此，需要治疗儿童常见的心理健康障碍，如果在早期忽视，会导致复杂的问题。机器学习技术可以应用于分析病人的病史来诊断问题。在这项研究中，已经确定了三种机器学习技术，并根据它们在选定属性的几个精度尺度上的表现进行了比较，以诊断五种基本的精神健康障碍。基本目标是找到最准确的技术。该数据集包含60个用于分析和测量技术性能的属性。忽略那些没有多大影响的无关属性，有25个属性被发现对诊断这种疾病同样重要。 Applying Feature Selection algorithms on the attribute set, thirteen attributes were found. Accuracy of the selected attribute set on three machine learning techniques were compared viz., Multilayer Perception, LAD Tree and Multiclass Classifier. It is clear by the results that the Multiclass classifier produces much accurate results on set of selected attributes.

安珠美，K阿曼迪普，阿加兹，F库苏姆

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