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Per assemblare il modello di profezia dell’autismo, la ricerca integra i metodi di intelligenza artificiale Random Forest-CART (Classification and Regression Trees) e Random Forest-ID3 (Iterative Dichotomiser 3).Questo modello è impegnato ad analizzare il dossier di raccomandazione e a creare indicatori sull’eventuale presenza di ASD.In base ai risultati della valutazione, il modello di previsione proposto ha ottenuto risultati migliori del previsto per il dataset AQ-10 e per il dataset reale in termini di indicatori di performance. Questo suggerisce che il modello ha successo nel predire l’ASD e ha il potenziale per offrire informazioni utili sulla diagnosi di autismo.Inoltre, il modello di previsione presentato è stato sottoposto a una richiesta di viaggio a causa della ricerca. Il modello è stato applicato all’applicazione per smartphone per fornire agli utenti previsioni sull’ASD. Questo rende conveniente e veloce l’uso del modello di previsione, che può essere utile per le persone che cercano di individuare e trattare precocemente l’ASD.