Examples of the Use of Data Mining Methods in Animal Breeding

Grzesiak, Wilhelm; Zaborski, Daniel

doi:10.5772/50893

Cited by 55 publications

(30 citation statements)

References 34 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…MARS data mining algorithm has been used typically in the classification of the binary output variable in literature (Grzesiak and Zaborski, 2012). However, in our study, MARS data mining algorithm was used for the first time in the body weight prediction of the Mengali rams.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…On the other hand, MARS (multivariate adaptive regression spline) has not been fit so far about the prediction of body R. Bras. Zootec., 46(11): [863][864][865][866][867][868][869][870][871][872]2017 weight in sheep husbandry, although Grzesiak and Zaborski (2012) applied CART, CHAID, and some ANN algorithms on animal data for lactation milk yield and dystocia in dairy cattle. When the above-mentioned advantages are considered in the scope of sheep breeding, there is growing interest on data mining and artificial neural networks with respect to the weight prediction from morphological traits.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Comparison of predictive performance of data mining algorithms in predicting body weight in Mengali rams of Pakistan

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

-The present study aimed at comparing predictive performance of some data mining algorithms (CART, CHAID, Exhaustive CHAID, MARS, MLP, and RBF) in biometrical data of Mengali rams. To compare the predictive capability of the algorithms, the biometrical data regarding body (body length, withers height, and heart girth) and testicular (testicular length, scrotal length, and scrotal circumference) measurements of Mengali rams in predicting live body weight were evaluated by most goodness of fit criteria. In addition, age was considered as a continuous independent variable. In this context, MARS data mining algorithm was used for the first time to predict body weight in two forms, without (MARS_1) and with interaction (MARS_2) terms. The superiority order in the predictive accuracy of the algorithms was found as CART > CHAID ≈ Exhaustive CHAID > MARS_2 > MARS_1 > RBF > MLP. Moreover, all tested algorithms provided a strong predictive accuracy for estimating body weight. However, MARS is the only algorithm that generated a prediction equation for body weight. Therefore, it is hoped that the available results might present a valuable contribution in terms of predicting body weight and describing the relationship between the body weight and body and testicular measurements in revealing breed standards and the conservation of indigenous gene sources for Mengali sheep breeding. Therefore, it will be possible to perform more profitable and productive sheep production. Use of data mining algorithms is useful for revealing the relationship between body weight and testicular traits in describing breed standards of Mengali sheep.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Comparison of predictive performance of data mining algorithms in predicting body weight in Mengali rams of Pakistan

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…For these algorithms, the estimation of SD ratio value smaller than 0.40 was an indicator of the good fit means [12,26,27] . Both MAD and RMSE produced nearly equal values, coefficient of determination were found equal for both algorithms.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

CART ve CHAID Algoritmalarının Karayaka Koyun Islahında Kullanımı

Olfaz¹,

Tirink²,

Önder³

2018

Kafkas Univ Vet Fak Derg

View full text Add to dashboard Cite

The aim of this study was to determine the effect of some factors (sex, birth type, farm type, birth weight and weighting time) on weaning weight through CART and CHAID data mining algorithms. The classification and regression trees are modern analytic techniques that construct tree-based data-mining algorithms. Regression trees are used for the purpose of preliminary selection of the traits affecting the continuous dependent variable. The studied data were consisted of 366 records from Karayaka sheep breed. The CHAID algorithms results revealed that; predictors such as weighting time, sex and farm type statistically influenced weaning weight Regression tree diagram constructed by CART algorithm depicted that birth type was effect the weaning weight, and in this tree weighting time of single born lambs was affected the birth type. The predicted values and original values were correlated (P<0.05). As a result, it could be suggested that CHAID algorithm was found more useful biologically than CART. CART ve CHAID Algoritmalarının Karayaka Koyun Islahında KullanımıÖz Bu çalışma, sütten kesim ağırlığı üzerime bazı faktörlerin (cinsiyet, doğum tipi, işletme tipi, doğu ağırlığı ve ölçüm zamanı) CART ve CHAID veri madenciliği algoritmaları ile belirlenmesini amaçlamaktadır. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları veri madenciliği kapsamında olan modern analitik yöntemler sınıfında yer almaktadır. Regresyon ağaçları, sürekli bağımlı değişkeni etkileyen özelliklerin ön seçimi amacıyla kullanılmaktadır. Çalışmada Karayaka koyun ırkına ait 366 kayıt veri olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak; CHAID algoritmasına göre ölçüm zamanı, cinsiyet ve işletme tipi sütten kesim ağırlığı üzerinde önemli derecede etkili bulunmuştur. CART algoritmasına ait sonuçlar ise sütten kesim ağırlığı üzerine doğum tipinin etkili olduğunu göstermiştir. Bu ağaçta tekiz kuzuların ölçüm zamanının doğum tipinden etkilendiği anlaşılmıştır. Tahmin edilen ve gözlenen değerler yüksek ilişkili bulunmuştur (P<0.05). Sonuç olarak, CHAID algoritmasının CART algoritmasına göre biyolojik olarak daha kullanışlı olduğu belirlenmiştir.

show abstract

“…Ele alınan karar ağacı algoritmalarının sınıflama performanslarının ölçülmesinde, genel doğru sınıflama oranı (general classification accuracy ratio), başarısız olan firmaların doğru sınıflama oranı (sensitivity) ve başarılı olan firmaların doğru sınıflama oranı (specificity) ölçütleri kullanılmıştır (Grzesiak and Zaborski, 2012). Tüm istatistiksel değerlendirmeler IBM SPSS 23 programı kullanılarak yapılmıştır.…”

Section: Araştırmanın Değişkenleriunclassified

Karar Ağacı Algoritmalarıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Uygulaması

Çöllü

Akgün

Eyduran

2019

Uluslararası Ekonomi Ve Yenilik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Borsa İstanbul (BIST)'da listelenen dokuma, giyim eşyası ve deri sektöründeki şirketlerin finansal başarısızlığının araştırılması, bu durumu etkileyen finansal oranların tespit edilmesi ve veri madenciliği algoritmalarının finansal başarısızlığı tahmin etmedeki güçlerinin test edilmesini sağlamak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda sektörde yer alan 20 şirketin üç yıllık finansal durumu Altman Z skoru yardımıyla değerlendirilmiş ve başarılı ve başarısız şirketler tespit edilmiştir. Ardından çeşitli finansal oranlar kullanılarak, veri madenciliği algoritmalarından CHAID, Exh-CHAID, CART ve QUEST'in şirketleri finansal başarısızlık açısından ne derece doğru sınıflandırdığı ve finansal başarısızlığı en çok etkileyen faktörlerin neler olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Yapılan analizler sonucunda kullanıma en uygun tahminleme yönteminin, genel şirket sınıflandırmasını %95, başarısız şirket sınıfladırmasını ise %97.6 oranında bir doğruluk payıyla gerçekleştiren CART olduğu belirlenmiştir. Ayrıca başta özsermaye karlılığı olmak üzere, cari oran, duran varlıkların özsermayeye oranı, ticari alacakların aktiflere oranı, stok devir hızı ve faiz karşılama oranının finansal başarıyı etkilediği tespit edilmiştir.

show abstract

Examples of the Use of Data Mining Methods in Animal Breeding

Cited by 55 publications

References 34 publications

Comparison of predictive performance of data mining algorithms in predicting body weight in Mengali rams of Pakistan

Comparison of predictive performance of data mining algorithms in predicting body weight in Mengali rams of Pakistan

CART ve CHAID Algoritmalarının Karayaka Koyun Islahında Kullanımı

Karar Ağacı Algoritmalarıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Uygulaması

Contact Info

Product

Resources

About