【摘 要】
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本研究测定革吉那布地区102头2岁龄的牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,按不同比例划分训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、
【机 构】
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省部共建青稞和牦牛种质资源与遗传改良国家重点实验室（西藏自治区农牧科学院）,西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所,西南大学动物科技学院
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本研究测定革吉那布地区102头2岁龄的牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,按不同比例划分训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型,比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。结果表明,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71~0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高可达0.91。在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型的方法,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。
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