Dergiler / Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 25 - Sayı: 1

Use of CART and CHAID Algorithms in Karayaka Sheep Breeding

CART ve CHAID Algoritmalarının Karayaka Koyun Islahında Kullanımı

Sayfa
105–110
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

As a result, it could be suggested that CHAID algorithm was found more useful biologically than CART.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:The aim of this study was to determine the effect of some factors (sex, birth type, farm type, birth weight and weighting time) on weaning weight through CART and CHAID data mining algorithms.
📊
Temel Bulgular & Veri:The studied data were consisted of 366 records from Karayaka sheep breed.
💡
Sonuç & Katkı:As a result, it could be suggested that CHAID algorithm was found more useful biologically than CART.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

The aim of this study was to determine the effect of some factors (sex, birth type, farm type, birth weight and weighting time) on weaning weight through CART and CHAID data mining algorithms. The classification and regression trees are modern analytic techniques that construct tree-based data-mining algorithms. Regression trees are used for the purpose of preliminary selection of the traits affecting the continuous dependent variable. The studied data were consisted of 366 records from Karayaka sheep breed. The CHAID algorithms results revealed that; predictors such as weighting time, sex and farm type statistically influenced weaning weight Regression tree diagram constructed by CART algorithm depicted that birth type was effect the weaning weight, and in this tree weighting time of single born lambs was affected the birth type. The predicted values and original values were correlated (P<0.05). As a result, it could be suggested that CHAID algorithm was found more useful biologically than CART.

Abstract

Bu çalışma, sütten kesim ağırlığı üzerime bazı faktörlerin (cinsiyet, doğum tipi, işletme tipi, doğu ağırlığı ve ölçüm zamanı) CART ve CHAID veri madenciliği algoritmaları ile belirlenmesini amaçlamaktadır. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları veri madenciliği kapsamında olan modern analitik yöntemler sınıfında yer almaktadır. Regresyon ağaçları, sürekli bağımlı değişkeni etkileyen özelliklerin ön seçimi amacıyla kullanılmaktadır. Çalışmada Karayaka koyun ırkına ait 366 kayıt veri olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak; CHAID algoritmasına göre ölçüm zamanı, cinsiyet ve işletme tipi sütten kesim ağırlığı üzerinde önemli derecede etkili bulunmuştur. CART algoritmasına ait sonuçlar ise sütten kesim ağırlığı üzerine doğum tipinin etkili olduğunu göstermiştir. Bu ağaçta tekiz kuzuların ölçüm zamanının doğum tipinden etkilendiği anlaşılmıştır. Tahmin edilen ve gözlenen değerler yüksek ilişkili bulunmuştur (P<0.05). Sonuç olarak, CHAID algoritmasının CART algoritmasına göre biyolojik olarak daha kullanışlı olduğu belirlenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

OLFAZ, M., TIRINK, C., ÖNDER, H. (2018). Use of CART and CHAID Algorithms in Karayaka Sheep Breeding. Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 - Sayı: 1, 105–110. https://ajindex.com/articles/219842

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. Önder H, Abacı SH: Path analysis for body measurements on body weight of Saanen kids. Kafkas Univ Vet Fak Derg, 21 (3): 351-354, 2015. DOI: 10.9775/kvfd.2014.12500 2. Kantardzic M: Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. John Wiley&Sons, Inc. Hoboken, New Jersey, 2011. 3. Dariusz P: Using classification trees in statistical analysis of discrete sheep reproduction traits. J Cent Eur Agric, 10 (3): 303-309, 2009. 4. Kayri M, Boysan M: Assesment of relation between cognitive vulnerability and depression’s level by using classification and regression tree analysis. Hacet Üniv Eğit Fak Derg, 34, 168-177, 2008. 5. Loh WY: Classification and regression trees. Wires Data Min Knowl, 1, 14-23, 2011. DOI: 10.1002/widm.8 6. Speybroeck N: Classification and regression trees. Int J Public Health, 57, 243-246, 2012. DOI: 10.1007/s00038-011-0315-z 7. Eyduran E, Karakus K, Keskin S, Cengiz F: Determination of factors ınfluencing birth weight using Regression Tree (RT) Method. J Appl Anim Res, 34 (2): 109-112, 2008. DOI: 10.1080/09712119.2008.9706952 8. Eyduran E, Keskin I, Erturk YE, Dag B, Tatliyer A, Tirink C, Aksahan R, Tariq MM: Prediction of fleece weight from wool characteristics of sheep using regression tree method (CHAID Algorithm). Pakistan J Zool, 48, 957-960, 2016. 9. Eyduran E, Zaborski D, Waheed A, Celik Ş, Karadas K, Grzesiak W: Comparison of the predictive capabilities of several data mining algorithms and multiple linear regression in the prediction of body weight by means of body measurements in the indigenous Beetal Goat of Pakistan. Pakistan J Zool, 49, 273-282, 2017. 10. Akin M, Eyduran E, Reed, BM: Use of RSM and CHAID data mining algorithm for predicting mineral nutrition of hazelnut. Plant Cell Tiss Organ Cult, 128, 303-316, 2017. DOI: 10.1007/s11240-016-1110-6 11. Moghadam MPA, Pahlavani P, Naseralavi: prediction of car following behavior based on the ınstantaneous reaction time using an ANFIS-CART based model. Int J Transport Eng, 4 (2): 109-126, 2016. 12.Ali M, Eyduran E, Tariq MM, Tirink C, Abbas F, Bajwa MA, Baloch MH, Nizamani AH, Waheed A, Awan MA, Shah SH, Ahmad Z, Jan S: Comparison of artificial neural network and decision tree algorithms used for predicting live weight at post weaning period from some biometrical characteristics in Harnai sheep. Pakistan J Zool, 47, 1579-1585, 2015. 13. Mendeş M, Akkartal E: Regression tree analysis for predicting slaughter weight in broilers. Ital J Anim Sci, 8, 615-624, 2009. DOI: 10.4