Îmbunătățirea detectării tulburărilor din spectrul autist prin utilizarea unui model de învățare prin ansamblu de tip „stacking” cu IA explicabilă

Acest studiu propune un cadru de învățare automată care combină mai multe clasificatoare (KNN, Random Forest, SVM, Naive Bayes, arbore de decizie) pentru a îmbunătăți detectarea precoce a autismului la copii. Abordarea de tip „stacked ensemble” a atins rate ridicate de precizie (98-99%) pe mai multe seturi de date, utilizând în același timp tehnici de IA explicabile pentru a identifica caracteristicile diagnostice importante.