Tropical Animal Health and Production· 2026Q2
Yerli Tavukların Biyometrik Özellikleri Kullanılarak Canlı Vücut Ağırlığı Tahmini İçin Veri Madenciliği Algoritmaları ve Regresyon Yönteminin Karşılaştırılması
Comparison of data mining algorithms and regression method for prediction of live body weight using biometric traits of non-descript indigenous chickens
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
CHAID modeli, adım adım regresyon ve CART modellerini geride bırakarak, tanımlanmamış yerli tavukların canlı vücut ağırlığını (CVA) R 2 = 0.63 ile tahmin etti, ancak hiçbir model iyi bir performans göstermedi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- CHAID modeli, adım adım regresyon ve CART'ı geride bırakarak CVA'yı R 2 = 0.63, RMSE = 11.73 ile tahmin etti.
- Erkekler için, vücut uzunluğu, gaga uzunluğu, ibik yüksekliği ve ayak bileği çevresini birleştiren bir regresyon modeli en iyi tahmini sağladı (R 2 = 0.62).
- Dişiler için, ayak bileği çevresi, vücut uzunluğu, gaga uzunluğu ve ibik yüksekliğini birleştiren bir regresyon modeli en iyi performansı gösterdi (R 2 = 0.36).
- Ayak bileği çevresi, CHAID tarafından CVA tahmini için en iyi tek değişken olarak belirlenirken, cinsiyet CART için en iyi değişken oldu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract The study aimed to investigate the relationship between live body weight and biometric traits, and to estimate live body weight from biometric traits of non-descript indigenous chickens. A total of 400 non-descript indigenous chickens (113 males and 287 females) were randomly selected from a multi-stage purposive sampling procedure following a cross-sectional study design. Live body weight (LBW), body length (BL), beak length (BKL), shank length (SL), shank circumference (SC), and comb height (CH) were measured. Data was analysed using Pearson’s correlation, CHAID, CART, and stepwise linear regression. Correlation results revealed that LBW of males had a positive and high correlation ( P < 0.01) with BL ( r = 0.63), and LBW of females had a significant positive correlation ( P < 0.01) with SC ( r = 0.45). Regression results showed that for males, model combining BL, BKL, CH and SC (R 2 = 0.62, RMSE = 15.26, AIC = 2183.27, BIC = 2199.23) was best in estimation of LBW, while for females, model combining SC, BL, BKL and CH (R 2 = 0.36, RMSE = 12.31, AIC = 2011.20, BIC = 2027.17) was best in estimation of LBW. CHAID results revealed that SC was the best variable to estimate LBW, while CART model revealed that sex was the best variable for estimation of LBW. CHAID model ( r = 0.79, R 2 = 0.63, RMSE = 11.73, AIC = 1969.45, BIC = 1973.44) outperformed stepwise regression and CART models. The study concludes that there was no model that had a good performance to predict live body weight of the chickens.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Tropical Animal Health and Production, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hayvan Bilimi ve Zooloji
Animal Science and ZoologyAgricultural and Biological Sciences