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

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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%。（剩余17927字）