Dergiler / Ziraat Mühendisliği / 2022 / Sayı: 375
Siyah Alaca Sığırlarda Farklı Büyüme ve Gelişme Dönemlerindeki Vücut Ölçülerinden Canlı Ağırlık Tahmininde Kullanılan Veri Madenciliği Algoritmalarının Karşılaştırılması
- Dergi
- Ziraat Mühendisliği
- Sayı
- 2022 · Sayı: 375
- Sayfa
- 37–46
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı 0-12 aylık yaşta farklı büyüme ve gelişme dönemindeki sığırların bazı vücut ölçümlerinden canlı ağırlık tahmininde kullanılan veri madenciliği algoritmalarının karşılaştırılmasıdır. Çalışmada 24 baş dişi ve 18 baş erkek olmak üzere toplamda 42 baş sığıra ait kimi vücut ölçülerinden göğüs çevresi (GÇ), göğüs derinliği (GD), vücut uzunluğu (VU), cidago yüksekliği (CY), sağrı yüksekliği (SY) ile cinsiyet ve yaş özelliği bağımsız değişken, canlı ağırlık ise bağımlı değişken olarak ele alınmıştır. Vücut ölçülerinden canlı ağırlığının tahmin edilmesinde ise veri madenciliği algoritmalarından Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR), Rastgele Orman (RF), Karar Ağacı (DT) ve En Yakın Komşu (kNN) algoritmaları çapraz doğrulama (cross-validation) 5 alınarak kullanılmıştır. Vücut ölçüleri ile canlı ağırlık (CA) arasında pozitif bir korelasyon olduğu tespit edilmiştir (P
Abstract
The aim of this study was to compare the live weight predictive performance of different data mining algorithms from some body measurements of cattle during different growth and development ages ranging from birth to 12 months. In the study, some body measurements of 42 cattle, 24 females and 18 males, were determined by chest circumference (CC), chest depth (CD), body length (BL), withers height (WH), rump height (RH), sex and age were considered as the independent variable and live weight as the dependent variable. In the estimation of body weight from body measurements, Multiple Linear Regression (MLR), Random Forest (RF), Decision Tree (DT) and Nearest Neighbor (kNN) algorithms from data mining algorithms were utilized by using cross validation 5. A positive correlation was found between body measurements and live weight (LW) (P