Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi
2022 , Vol 28 , Sayı 3
Comparison of Bayesian Regularized Neural Network, Random Forest Regression, Support Vector Regression and Multivariate Adaptive Regression Splines Algorithms to Predict Body Weight from Biometrical Measurements in Thalli Sheep
1Igdir University, Faculty of Agriculture, Department of Animal Science, Biometry and Genetics, TR-76000 Iğdır - TÜRKİYE
DOI :
10.9775/kvfd.2022.27164
Bu çalışmada, Th alli koyun ırkı için biyometrik ölçümlerden vücut ağırlığını tahmin etmek için çeşitli veri madenciliği ve yapay sinir ağı
algoritmalarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla BRNN, SVR, RFR ve MARS algoritmalarının tahmin performansları karşılaştırmalı
olarak incelenmiştir. Değerlendirilen algoritmaların tahmin performanslarını ölçmek amacıyla vücut uzunluğu, göğüs çevresi, kulak uzunluğu,
kulak genişliği, baş genişliği, baş uzunluğu, cidago yüksekliği, sağrı uzunluğu, sağrı genişliği boyun uzunluğu ve boyun genişliği gibi vücut
ölçüleri canlı ağırlığını tahmin etmek için Th alli ırkı koyunlar kullanılmıştır. Bu kapsamda canlı ağırlık tahmini için 270 adet dişi Th alli koyunu
kullanılmıştır. Tüm algoritmaların karşılaştırılmasında RMSE, SDR, PI, RAE, MAPE, r, R2 ve AIC gibi model karşılaştırma kriterleri kullanılmıştır.
Sonuç olarak, yetiştiricilerin elit bir Th alli koyun ırkı popülasyonu elde etmelerini sağlamak için MARS algoritması önerilebilir.
Anahtar Kelimeler :
Bayesian regularized neural network, Çok değişkenli regresyon uzanımları, Random forest regresyon, Support vektör regresyon, Th alli koyunu