Hayvancılık alanında bir veri madenciliği uygulaması: Japon bıldırcını yumurtalarında döllülüğe etki eden bazı faktörlerin belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Japon bıldırcını yumurtalarının döllülük üzerine etkisi olan mevsim, seleksiyon ve yerleşim sıklığı faktörlerinegöre veri madenciliği yöntemi ile sınıfandırılması ve bu faktörlerin etkisinin belirlenmesidir. Çalışmada seleksiyon yapılmış bir hattanve rastgele çiftleştirilmiş bir kontrol hattından 3 farklı mevsimde (Yaz, Kış ve Sonbahar) elde edilen 180 dişi bıldırcın kullanılmıştır.İki farklı tip kafeste barındırılan (160-240 cm2/bıldırcın) bıldırcınlardan 12 haftalık yaşta bir hafta boyunca toplanan 1141 kuluçkalıkyumurta çalışmanın materyalini oluşturmuştur. Araştırmada kullanılan sınıfandırma algoritmaları sırasıyla YSA, RBF Network, NaiveBayes, KStar, ve Ridor algoritmalarıdır. Söz konusu bu algoritmalara göre oluşturulan modellerin karşılaştırmasında Kappa istatistiği,Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Hata Karekök (OHK), Göreli Mutlak Hata (GMH) ve Göreli Hata Karekök (GHK) performanskriterleri kullanılmıştır. Analizler sonucunda, yapılan karşılaştırmada performans kriter değerleri sırasıyla OMH: 0.002, OHK: 0.05, GMH:%1.07, GHK: %14.50 ve Kappa: 0.98 olan Ridor algoritmasına göre oluşturulan modelin en az hata ile sınıfandırma yaptığı görülmüştür.Yapılan bu çalışma ile %99.73 doğru sınıfandırma başarısı ile bıldırcın yumurtalarının genel olarak %85inin döllü, %15nin ise üremekapasitelerinin düşük olduğu tespit edilmiştir.