레벨 : 초보자
코네티컷 대학교 대학원생 Sherisa Yocher
Saraswathi Sathees, 코네티컷 대학교 대학원생
코네티컷 대학교 대학원생 Rebecca Gill
말레이시아에서 PetFinder.my는 2008 년 이래 최고의 동물 복지 플랫폼입니다. 이 분석을 위해 14,500 개가 넘는 애완 동물 프로필을 분석하여 대피소 및 기타 비영리 단체가 가능한 가장 빠른 채택률로 이어질 미래 애완 동물 프로필을 만드는 데 도움이되는 주요 통찰력을 찾았습니다. 우리는 행복한 애완 동물 가족을 모 으면서 동물의 고통과 안락사의 양을 줄이기 위해 노력합니다.
샘플 데이터는 PetFinder.my에 의해 제공되었으며 5 개의 원본 데이터 파일 세트에서 컴파일되었습니다. 초기 데이터 세트에는 18,481 행과 28 열의 데이터가 포함되었습니다. 데이터가 사전 처리 된 후 데이터 세트에는 14,991 행과 15 열의 데이터가 포함되었습니다. 목표 변수는 채택 속도 (30 일 이내; 예 = 1, 아니오 = 0)이며 통계적으로 유의 한 14 개의 변수를 사용하여 예측했습니다.
의사 결정 트리, 부트 스트랩 포레스트, 부스트 트리, 신경망, K 가장 가까운 이웃, 서수 회귀 및 순진 베이를 포함하여 애완 동물 입양 속도를 예측하기 위해 7 가지 모델이 만들어졌습니다. 오 분류 율, RMSE, 1의 정확도 및 총 정확도를 기반으로 7 가지 모델을 모두 평가 한 후 Naive Bayes가 가장 좋은 모델로 결정되었습니다. Naive Bayes 모델의 결과를 기반으로 PetFinder.my에 대한 주요 권장 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 각 애완 동물 프로필에는 여러 애완 동물을 흩뜨 리거나 그룹화하는 대신 하나의 애완 동물 만 포함해야합니다. 둘째, 각각의 애완 동물 프로필은 적어도 하나의 사진을 포함하고 10 장의 사진을 초과하지 않아야한다; 셋째, PetFinder.my는 애완 동물을 낮은 입양 률 상태에서 다른 입양 률이 높은 다른 주로 운송하는 것을 고려해야합니다. 마지막으로 건강에 해로운 애완 동물은 관련 비용에도 불구하고 입양을 위해 게시되기 전에 건강 상태로 돌아 가야합니다. 이러한 주요 권장 사항을 구현하면 집없는 애완 동물의 입양 속도가 줄어들고 행복한 애완 동물 가족이 함께 모이는 동안 동물 고통의 양이 줄어 듭니다.
