PSXV-29 Late-Breaking: Investigating use of machine learning algorithms to predict days in herd for commercial beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to explore the potential of Machine Learning (ML) algorithms to increase the accuracy of predicting individual days in the herd (an indicator of stayability) using reproductive records and genomic information. A total of 6943 cows from 3 herds with reproductive performance were included in the study from which 696 cows had genomic information (genotyped using Illumina Bovine 50k SNP BeadChip). Different libraries based on R and Python were used to test various ML models including Lazy Predict, Scikit-learn, PyCaret, and H2O Flow. Genomic information was subjected to quality control by removing SNPs with an allele frequency less than 0.05 or with a call rate lower than 0.95. A total of 42,689 SNP remained for further analysis and accounted for 11% of phenotypic variation (heritability of 0.11±0.02) in DIH. Different numbers of SNPs (500 SNPs, 1K, 5K, 10K, and 15K) were selected based on their contribution to phenotypic variation from GWAS and were included in the models. Model performance measures, such as mean absolute error (MAE) and mean square of error (MSE), worsened with increased SNPs in the model. Bayesian Ridge algorithm using 500 top SNPs contributed to the phenotypic variance, had the best performance to predict DIH with MAE of 612.6 and R2 of 0.52 in the training population using PyCaret program. When BWT and WWT were added to the model, in addition to SNPs, little change was observed in the model’s performance. Overall, we concluded that ML models had better performance compared to the conventional modeling approach and genomic analysis; CatBoost model had 55% lower mean square of error compared to the simple linear regression (734650 vs 1637410). The results suggest that ML tools have the potential to improve the accuracy of predicting DIH compared to simple linear regression and conventional genomic analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».