Análise da Robustez de Algoritmos de Aprendizado de Máquina em Dados do Transtorno do Espectro Autista - Lino, Saulo B. F.; Cruz, Lívia A.; Guerra, Paulo T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2024)
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição neurológica que afeta a comunicação, interação social, comportamento e aprendizado. Métodos de triagem como AQ e Q-CHAT foram desenvolvidos para agilizar a identificação de sinais autistas. O presente trabalho analisa o desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na triagem do TEA, tais como SVM, MLP, Regressão Logística, Naive Bayes, Floresta Aleatória e KNN, e a robustez destes modelos diante de possíveis erros nos dados. Os algoritmos são avaliados em conjuntos de dados com amostras baseadas em características pessoais e questões simplificadas dos instrumentos AQ e Q-CHAT. Os experimentos apontam um bom desempenho obtido pelos métodos SVM, MLP e Regressão Logística, porém com significativa redução da acurácia em cenários com erros.