换一批利用机器学习构建和优化早期体尺性状对成年母鸡腹脂沉积的预测模型
Construction and Optimization of Prediction Models for Abdominal Fat Deposition in Adult Hens based on Early Body Size Traits using Machine Learning
摘要为探究活体、无创、简单、高效的母鸡腹脂沉积性状测定和选育技术方法,本研究以清远麻鸡为研究对象,将多体尺性状选择法与8种机器学习模型相结合,分别构建不同日龄体尺性状对母鸡腹脂含量的回归预测模型和分类预测模型.利用58～136日龄间各个日龄的多个早期体尺性状结合机器学习方法,体尺测定日龄对预测成年清远麻母鸡腹脂含量的准确性未表现出明显差异;进行回归预测时,RF模型的预测效果最好,拟合效果R2为0.821～0.861,预测误差MAE为6.32～7.27;进行分类预测时,Bagging模型在二分类、三分类中均具有更高的预测准确度,二分类准确度ACC可达94.54％～100％,三分类准确度ACC可达99.58％～100％.本研究基于机器学习建立并优化了优质鸡腹脂沉积活体预测模型,能够为优质鸡腹脂早期活体选育等奠定技术基础,也为腹脂含量预测模型构建的相关技术探索提供参考.
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关键词
鸡腹脂沉积早期体尺性状机器学习预测模型chickenabdominal fat depositionearly body size traitsmachine learningpredic-tion model
分类号
S831.2
栏目名称
DOI
10.11843/j.issn.0366-6964.2025.02.007
发布时间
2025-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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