基于机器学习算法的奶牛疾病预测模型的研究OA北大核心CSTPCD

【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning,ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree,DT)C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artifici…查看全部>>