レベル：初心者
コネチカット大学大学院生シェリサ・ヨッチャー
Saraswathi Sathees、コネチカット大学大学院生
コネチカット大学大学院生Rebecca Gill
マレーシアでは、PetFinder.myは2008年以来、動物福祉プラットフォームのナンバーワンとなっています。この分析では、シェルターやその他の非営利組織が将来のペットプロファイルを作成し、可能な限り最速の導入率をもたらすのに役立つ重要な洞察を見つけるために、14,500以上のペットプロファイルが分析されました。私たちは、幸せなペット家族を集めながら、動物の苦痛と安楽死の量を減らすことを目指しています。
サンプルデータはPetFinder.myによって提供され、5つの元のデータファイルのセットからコンパイルされました。初期データセットには、18,481行と28列のデータが含まれていました。データの前処理後、データセットには14,991行と15列のデータが含まれていました。ターゲット変数は、14の統計的に有意な変数を使用して予測された採用速度（30日以内かどうか、はい= 1、いいえ= 0）でした。
ペットの採用速度を予測するために、ディシジョンツリー、ブートストラップフォレスト、ブーストツリー、ニューラルネットワーク、K最近傍、順序回帰、および単純ベイズを含む7つのモデルが作成されました。誤分類率、RMSE、1の精度、および全体の精度に基づいて7つのモデルすべてを評価した後、Naive Bayesが最適なモデルであると判断されました。Naive Bayesモデルの結果に基づいて、PetFinder.myの重要な推奨事項には次のものが含まれます。まず、各ペットプロファイルは、複数のペットのくずやグループではなく、1匹のペットのみを取り上げます。第二に、各ペットのプロフィールには少なくとも1枚の写真が含まれていなければならず、10枚を超えてはなりません。第三に、PetFinder.myは、低採用率の州からより高い採用率を持つ他の州へのペットの輸送を検討する必要があります。そして最後に、不健康なペットは、関連費用にもかかわらず、養子縁組のために掲示される前に健康に戻されるべきです。 これらの重要な推奨事項を実装することで、ホームレスペットの採用速度が低下し、幸せなペット家族を集めながら動物の苦しみを減らすことができます。
