Use of random forest for dystocia detection in dairy cattle
PBN-AR
Instytucja
Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
Landbauforschung (20pkt w roku publikacji)
ISSN
0458-6859
EISSN
Wydawca
JOHANN HEINRICH VON THUNEN INST-VTI
DOI
URL
Rok publikacji
2017
Numer zeszytu
3/4
Strony od-do
147-154
Numer tomu
67
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Słowa kluczowe
angielski
data mining
calving
dairy cow
dairy heifer
detection
gains chart
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja opublikowana
Licencja otwartego dostępu
Inna
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Po publikacji
Ilość miesięcy od publikacji
2
Data udostępnienia w sposób otwarty
Streszczenia
Język
angielski
Treść
The aim of the present study was to illustrate the predictive performance of random forest (RF) used for dystocia detection in dairy cattle. A total of 1,342 and 1,699 calving records of Polish Holstein-Friesian Black-and-White heifers and cows were used. Five or ten predictor variables were included in the RF models for heifers and cows, respectively. The output variable was calving class. The proportion of correctly detected easy, moderate and difficult calving events in heifers on the independent test set was 39.64 %, 57.39 % and 83.64 %, respectively. The total accuracy was recorded as 60.12 %. The corresponding values for cows were 69.39 %, 67.61 %, 0 % and 66.04 %. The most significant predictors for heifers were sire’s rank and calving age, whereas those for cows additionally included: daily milk yield for the preceding lactation and the length of calving interval. The RF model developed in the present study was characterized by a high percentage of correctly diagnosed difficult calving events in heifers. However, it was completely unable to correctly detectdystocia in cows. The use of more influential predictor variables for cows in future research is especially important.
Inne
System-identifier
PANEL-1001780
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych