학술논문
머신러닝을 활용한 모돈의 생산성 예측모델
이용수 306
- 영문명
- Forecasting Sow’s Productivity using the Machine Learning Models
- 발행기관
- 한국농촌지도학회
- 저자명
- 이민수(Min Soo Lee) 최영찬(Young Chan Choe)
- 간행물 정보
- 『농촌지도와 개발』16권 4호, 939~965쪽, 전체 27쪽
- 주제분류
- 농수해양 > 기타농수해양
- 파일형태
- 발행일자
- 2009.12.30
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국문 초록
영문 초록
The Machine Learning has been identified as a promising approach to knowledge-based system development. This study aims to examine the ability of machine learning techniques for farmer`s decision making and to develop the reference model for using pig farm data. We compared five machine learning techniques: logistic regression, decision tree, artificial neural network, k-nearest neighbor, and ensemble. All models are well performed to predict the sow`s productivity in all parity, showing over 87.6% predictability. The model predictability of total litter size are highest at 91.3% in third parity and decreasing as parity increases. The ensemble is well performed to predict the sow`s productivity. The neural network and logistic regression is excellent classifier for all parity. The decision tree and the k-nearest neighbor was not good classifier for all parity. Performance of models varies over models used, showing up to 104% difference in lift values. Artificial Neural network and ensemble models have resulted in highest lift values implying best performance among models.
목차
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- 한국농촌의 다문화사회의 특징
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- 결혼이주여성의 농촌 사회참여활동 실태 및 이에 따른 생활만족도 변화 -농업,지역사회,취업활동 중심으로-
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- 제주 농촌관광 방문객의 체험프로그램 선호 및 만족도 연구
- 머신러닝을 활용한 모돈의 생산성 예측모델
참고문헌
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