Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak, regresyon karar ağaçlarının hem görsel hem de tahminsel olarak açıklayıcı yapısı ile koyun yetiştiriciliği çalışmalarında geleneksel regresyon yaklaşımlarına alternatif olarak önemli bir yöntem olduğu ve tavsiye edilebileceği kararına ulaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada Tarım ve Orman Bakanlığına bağlı Tarımsal Araştırmalar ve Politikalar Genel Müdürlüğü koordinatörlüğündeki Halk Elinde Küçükbaş Hayvan Islahı Ülkesel Projesi'nin, Osmaniye İlinde yürütülen ve İvesi koyun ırkı alt projesi kapsamında yetiştirilen İvesi kuzularının sütten kesim ağırlıkları üzerine bazı çevresel faktörlerin etkisi incelenmiştir.Bu amaçla makine öğrenmesi algoritmalarından biri olan regresyon karar ağaçları yöntemi ile tahminleme yapılmıştır. Araştırmada, 6326 kuzunun sütten kesim ağırlığına etkisi olduğu düşünülen ana yaşı, eşey, doğum tipi ve yetiştirme tipi (elit ve taban sürü) etkileri bağımsız değişken olarak ele alınırken, sütten kesim ağırlığı ise bağımlı değişken olarak dikkate alınmıştır. Regresyon ağacı tahminlemelerine göre İvesi kuzularda sütten kesim ağırlığı üzerine en etkili çevresel faktörün doğum tipi olduğu saptanmıştır. Tek doğumlu kuzular için etkili faktör eşey iken, erkek kuzular için önemli faktörün yetiştirme tipi olduğu belirlenmiştir. Taban sürüdeki kuzuların sütten kesim ağırlıklarına ise ana yaşı etkili bulunmuştur. Bu çalışmanın sonuçları ile küçükbaşların sağlıklı, verimli olarak kullanılması ve çoğalması üzerinde çeşitli çevresel faktörlerin etkilerinin karar ağaçları ile tanımlanabileceği gösterilmiştir. Sonuç olarak, regresyon karar ağaçlarının hem görsel hem de tahminsel olarak açıklayıcı yapısı ile koyun yetiştiriciliği çalışmalarında geleneksel regresyon yaklaşımlarına alternatif olarak önemli bir yöntem olduğu ve tavsiye edilebileceği kararına ulaşılmıştır.
Abstract
In this study, the effects of some environmental factors on the weaning weights of Awassi lambs, raised within the scope of the Awassi sheep breed sub-project of the Sheep Breeding National Project in the Hands of the People Project under the coordination of the General Directorate of Agricultural Research and Policies affiliated to the Ministry of Agriculture and Forestry, were investigated.For this purpose, estimation was made by the regression decision tree (CRT) method, which is one of the machine learning algorithms. In the study, the effects of age of dam, gender, birth type, and flock type (elite and base flock), which are thought to influence weaning weight in Awassi lambs, were considered independent variables, while weaning weight was considered as dependent variable. According to the regression tree estimations, the most effective environmental factor for the weaning weight of Awassi lambs was found to be the birth type. While the effective factor for singleton lambs was gender, it was determined that the important factor for male lambs was the type of flock. The age of dam was found to be effective on the weaning weights of the lambs in the base flock. The results of this study revealed that the effects of various environmental factors on the healthy, efficient use and reproduction of sheep and goats can be defined with decision trees. As a result, it was concluded that regression decision trees are an important method and can be recommended as an alternative to traditional regression approaches in sheep breeding studies with both visual and predictive explanatory structure.