自閉症スペクトラム障害（ASD）解析プロジェクト

概要

このリポジトリは、自閉症スペクトラム障害（ASD）の予測を目的とした機械学習プロジェクトです。プロジェクトはデータの可視化を通して特徴の傾向を把握し、Random Forest（ランダムフォレスト）とK-Nearest Neighbors（KNN）という2種類の分類アルゴリズムを適用して比較検証します。主に教育的なデモやプロトタイプ実装として整理されており、データ前処理・モデル学習・性能評価までの流れを確認できる構成です。実運用向けにはデータ品質や検証の拡充が推奨されます（約300字）。

リポジトリの統計情報

スター数: 5
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 5
コミット数: 3
ファイル数: 2
メインの言語: 未指定

主な特徴

ASDデータの可視化に基づく探索的データ解析（EDA）
Random Forest と KNN による分類モデルの比較
モデル性能評価（精度や混同行列など）を通じた簡易比較
学習フローが示された教育・実験向けリポジトリ

技術的なポイント

本プロジェクトは、典型的な分類問題に対する実践的なワークフローを示しています。まずデータ読み込み後に可視化（分布プロット、カテゴリ別比率、相関など）で特徴量の傾向を把握し、欠損値やカテゴリデータの取り扱いを行う前処理フェーズが重要になります。数値特徴量はスケーリング、カテゴリ特徴量はエンコーディング（ワンホットやラベルエンコーディング）を行うことが一般的です。モデル面では、Random Forestは決定木のアンサンブルにより非線形関係や特徴重要度の把握に強みがあり、過学習抑制のために木の数や深さを調整できます。一方KNNは距離ベースのシンプルな手法で、特徴量スケールに敏感なため標準化が必須です。性能評価では単純な正解率だけでなく混同行列、精度・再現率・F1スコア、ROC曲線やAUCなど複数の指標を用いるべきです。また、クラス不均衡が存在する場合はリサンプリング（SMOTE等）や閾値調整、クラス重みの利用が有効です。交差検証（k-fold）により汎化性能を安定的に評価し、ハイパーパラメータはグリッドサーチやランダムサーチで探索するとよいでしょう。さらに、モデルの解釈性という観点では、Random Forestの特徴量重要度やSHAPによる局所的説明を用いることで医療系応用における説明責任を補強できます。READMEの内容からは実装は最小限の比較実験に留まっているため、産業利用や臨床応用を目指す際はデータ収集方法、倫理・プライバシー、外部検証データセットでの評価が不可欠です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

Machine learning model: file
README.md: file

まとめ

教育的なASD分類のプロトタイプで、モデル比較とEDAの良い出発点です（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: ASD-Analysis
説明: 説明なし
スター数: 5
言語: null
URL: https://github.com/princekumar-973/ASD-Analysis
オーナー: princekumar-973
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/149326873?v=4

READMEの抜粋： 🧠 Autism Spectrum Disorder (ASD) Prediction using Machine Learning 📌 Project Overview

This project focuses on the analysis and prediction of Autism Spectrum Disorder (ASD) using machine learning techniques. It uses data visualization and classification models to identify patterns and predict whether an individual is likely to have ASD.

The project applies Random Forest and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms and compares their performance to determine the most effective model.

🎯 Objective…