Ensemble Classification Methods For Autism Disordered Speech
Résumé: In this paper, we present the results of our investigation on Autism classifi cation by applying ensemble classi ers to disordered speech signals. The aim is to distinguish between Autism sub-classes by comparing an ensemble combining three decision methods, the sequential minimization optimization (SMO) algorithm, the random forests (RF), and the feature-subspace aggregating approach (Feating). The conducted experiments allowed a reduction of 30% of the feature space with an accuracy increase over the baseline of 8.66% in the development set and 6.62% in the test set.
Mots-clès:
Publié dans la revue: Mediterranean Journal of Modeling and Simulation
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