ホルスタインフリージアン牛における泌乳および成功した授精のためのランダム森林回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Oluoch, L. A.; Stacho, L.; Viharos, L.; Viharos, A.; Miko, E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200057215350 整理番号：22P0253408

ホルスタインフリージアン牛における泌乳および成功した授精のためのランダム森林回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Random Forest Regression models for Lactation and Successful Insemination in Holstein Friesian cows

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発行年： 2020年11月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月17日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模データセットに基づく信頼できるモデルの確立におけるよく知られた困難を克服するために,ランダム森林回帰(RFR)法を適用して,乳牛の経済的育種と乳生産を研究した。RFRの特徴に関しては,RFRが意思決定のための有用なベースを提供する任意の製品の工業生産に対する信頼できるモデル予測を達成できることを支持する応用のさまざまな分野でいくつかの肯定的な経験がある。本研究では,約8千頭の乳牛を含む10年間のデータセットをRFRを用いて分析した。生産制御パラメータのランキングを得て,最も重要な説明変数を,RFRの訓練段階で生成された集合上の目標変数の分散を計算することによって見つけた。予測を牛乳生産のために行い,与えられたデータとシミュレーションに関する高精度の子牛の概念を用いて予測精度を調べた。本論文は,主に農業視点に焦点を当てた今後の作業の数学的側面に関するものである。将来の数学的研究計画に関しては,結果を因子分析と線形回帰に基づくモデルと比較する。【JST・京大機械翻訳】

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牛

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