【摘 要】
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习（machine learning, ML）算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月，共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子，疾病信息作为输出变量，训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量，利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型，评估决策树（Decision Tree, DT）
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习（machine learning, ML）算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月，共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子，疾病信息作为输出变量，训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量，利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型，评估决策树（Decision Tree, DT） C5.0、CHAID算法、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）、随机森林（Random Forests, RF）、贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN）和逻辑回归（Logistic Regression, LR）6种ML算法的性能，评估预测变量的重要性，以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能，按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型；RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定；ANN、BN、DT CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好，可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量，泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量；纳入胎次和泌乳天数后，模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力，其中，DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量，此外，将胎次和泌乳天数纳入预测变量，可提高模型的预测精度。
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