一种基于机器学习的孤独症快速评估方法

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。