线性模型与机器学习模型对牦牛体重预测的比较

• 作者: 俄广鑫 周东珂 巴桑旺堆 平措占堆 彭阳洋 朱彦宾 杨柏高 达娃央拉 郭怡
• 来源期刊: 现代农业科技
• 学科: 农学
• 关键词: 牦牛 机器学习 线性模型 体重 体尺性状
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 动物科学
• 页码范围: 205-206,208
• 页数: 3页
• 分类号: S823.8+5
• 字数: 4699字
• 语种: 中文

摘要

本研究测定革吉那布地区102头2岁龄的牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,按不同比例划分训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型,比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性.结果 表明,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71～0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高可达0.91.在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型的方法,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性.