안녕하세요, 모든 사람, 그리고 환영 에게 우리의 프레젠테이션. 나의 이름 ~이다 박사 앤디 마우로무스타코스 나는 ㅏ 교수 ~에 그만큼 농업 통계 랩 ~에 그만큼 대학교 ~의 아칸소. 나의 공동 증여자 ~이다 박사 쇼나 바이머 .그녀는 A 조수 교수 ~에 가금류 과학 부서 ~에 그만큼 대학교 ~의 아칸소, 그리고 그녀는 그만큼 동물 복지 위원장 ~에 그만큼 대학교.
이었다 가고 있다 에게 말하다 에게 너 오늘 ~에 대한 예측 모델 ~을 위한 BCO 파행 사용 건강 그리고 스트레스 그리고 다리 건강 매개변수 ~에 육계. 우리의 프레젠테이션 ~이다 가고 있다 에게 BE 짧은. 이었다 가고 있다 에게 논의하다 그만큼 모델 저것 우리 ~이다 장착, 그만큼 챔피언 모델, 그만큼 것들 저것 그들 얻다 그만큼 메달. 이었다 가고 있다 에게 평가하다 그들을, 그리고 이었다 가고 있다 에게 가지다 일부 결론 ~에 그만큼 끝. 쇼나?
모두 오른쪽. 이것 공부하다 비교 생리학 그리고 비 침습적 측정 ~의 스트레스 그리고 파행 ~에 임상적으로 건강한 그리고 BCO- 또는 비 골수염을 동반한 세균성 연골괴사 육계. BCO ~이다 ㅏ 주요한 원인 ~의 감염성 파행 ~에 싸움꾼 닭, ~와 함께 대군 진단 요구하는 안락사. 따라서, 있다 ㅏ 필요 ~을 위한 기술적 혁신 에게 감지하다 건강 그리고 파행 상태 ~에 동물 에게 프로젝트 그만큼 질병 있을 수 있는 일 이전의 에게 객관적인 습격.
~ 안에 이것 공부하다, 조류 ~이었다 높은 ~에 분리된 환경 변호사 사무실 ~와 함께 어느 하나 목재 부스러기 ~에 그만큼 바닥, 또는 그만큼 깃, 그리고 ㅏ 철사 바닥 모델 저것 ~이다 검증 에게 유도하다 BCO 절름발이. 아홉 비 침습적 측정 ~의 스트레스 그리고 파행 ~이었다 모은 ~에서 256 조류, 남성 육계, ~ 위에 여러 개의 주, 어느 포함 핵심 몸 온도, 스트레스 호르몬, 표면 온도 ~의 그만큼 머리, 그만큼 눈, 그리고 그만큼 부리, 그리고 그만큼 다리, 그만큼 뒷다리, 그만큼 정강이, 그리고 그만큼 피트, ~와 함께 적외선 열 화상. 다리 피 산소 포화 ~였다 또한 정확히 잰 ~와 함께 ㅏ 맥박 산소 농도계.
의 이것들 측정, 두 우리 찾았다 에게 확인. 그만큼 첫 번째 ~였다 추출 ~의 코르티 코스 테론 ~에서 그만큼 깃털. 코르티 코스 테론은 그만큼 주요한 주요한 스트레스 호르몬, 그리고 그만큼 금 기준 ~을 위한 측정 ~이다 피 혈청 농도, 어느 요구하다 그만큼 포착 그리고 제지 ~의 그만큼 새 에게 모으다 그것.그래서 만약에 깃털 코르티 코스 테론 ~할 수 있었다 BE 검증, 그 다음에 우리 ~할 수 있었다 간단히 클립 ㅏ 깃털 그리고 ~ 아니다 놓다 그만큼 새 ~을 통해 저것 스트레스 ~의 제지 그리고 피 그리다.
그만큼 두번째 ~였다 그만큼 열의 이미지, ~의 어느 각 픽셀 가지다 그것은 소유하다 온도 녹음 그리고 ~할 수 있다 BE 사용된 에게 수량화하다 외부 변화 ~에 피부 온도 관련된 에게 피 흐름, 헌금 ㅏ 비 침습적 도구 에게 측정하다 건강 그리고 복지. 동안 스트레스, 주변 피 ~이다 션트 에게 그만큼 핵심, 그리고 우리 예상되는 그만큼 평균 픽셀 ~의 그만큼 눈 그리고 그만큼 부리, 또는 Eavg 그리고 바그, 에게 BE 낮추다 ~에 절뚝거리는 ~보다 소리 조류, 어느 우리 상관 ~와 함께 그만큼 혈청 코르티 코스 테론.
을 위한 그만큼 열의 이미지 ~의 그만큼 다리, 우리 예상되는 그만큼 평균 픽셀 온도 ~의 그만큼 전당, 그만큼 정강이, 그리고 그만큼 발 에게 BE 낮추다 ~에 그만큼 절뚝거리는 조류, 둘 다 ~을 위한 그만큼 스트레스 원인 그리고 또한 ~을 위한 그만큼 식민지화 ~의 그만큼 박테리아 저것 둔화 그만큼 피 흐름, 어느 우리 상관 ~와 함께 그만큼 다리 피 산소 포화. 거기 ~이었다 두드러진 차이 ~ 사이 절뚝거리는 그리고 소리 조류.
우리의 목표 ~이다 에게 식별하다 어느 ~의 이것들 아홉 건강 그리고 스트레스 지표 ~이다 중요한 ~을 위한 절름발이. 우리 원하다 에게 짓다 모델, 둘 다 ~을 위한 예측 목적, 하지만 우리 ~이다 ~에 농업, 그리고 우리 좋다 에게 출판하다 서류 저것 노력하다 에게 설명하다 어떻게 우리의 입력 영향을 미치다 그만큼 응답. 우리 ~이다 바라고 저것 일부 ~의 그만큼 모델, 그만큼 전통적인 회귀 모델, ~ 할 것이다 하다 꽤 잘 그리고 우리 ~할 수 있다 해석하다 저것들.
~ 안에 우리의 행동 양식, 우리 이야기 에 대한… 그것은 ㅏ 균형이 잡힌 공부하다. 그것은 ㅏ 일치 쌍 실험 어디 모든 시간 ㅏ 소리 새 ~이다 관찰, ㅏ 절뚝거리는 새 ~이다 또한 관찰 ~에 그만큼 같은 지표. 우리 가지다 한 투사 ~의 ㅏ 질병 ~의 0.5. 이었다 가고 있다 에게 가져가다 이점 ~의 그만큼 모델 상영 플랫폼 ~의 JMP 찬성 17. 이었다 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 절뚝거리는 저것 가지다 값 1 그리고 0 범주. 1 스탠드 을 위한, 예, 그것은 절뚝거리는.0 ~이다 그만큼 소리 .
우리 가지다 우리의 아홉 예측 변수 ~에 여기. 이었다 가고 있다 에게 하다 그만큼 기본값. 이었다 가고 있다 에게 모두 맞다 ~의 그만큼 기계 학습 모델, 저것 그들 ~이다 확인. 이었다 가고 있다 에게 선택하다 십자가 확인. 이었다 가고 있다 에게 가지다 5배 십자가 확인. 와 함께 우리의 근사치를 내다 250 조류, 이었다 가고 있다 에게 가지다 ~에 대한 50 조류 당 겹, 그리고 이었다 가고 있다 에게 반복하다 그것 두 배.우리 선택된 그만큼 무작위의 씨앗 그래서 우리 ~할 수 있다 낳다 그만큼 결과. 알아채다 저것 나 했다 ~ 아니다 추가하다 그만큼 이차 자귀 그리고 상호 작용 자귀 에게 바라건대 가지다 쉽게 해석.
언제 우리 선택하다 이것, 그리고 우리 딸깍 하는 소리 " 달리다 ," JMP 소요 ~에 대한 ㅏ 분.나 t의 가고 있다 에게 오다 위로 ~와 함께 그만큼 순위 ~의 그만큼 모델 저것 우리 가지다 장착. 이것 ~이다 무엇 우리 부르다 그만큼 시작 ~의 그만큼 끝. 우리 가지다 10 다른 데이터 세트 저것 우리 가지다 시험을 마친. 이것 ~이다 그만큼 평균 맞다 기준, 더 높은 그만큼 RS 사각형, 그리고 ~이다 그만큼 순위 그만큼 최상의, 두번째 최상의, 제삼 최상의.
바라건대 ~을 위한 우리를, 우리 예상되는 저것 그만큼 신경 부스트 모델 5월 하다 ㅏ 작은 조금 더 나은 ~보다 그만큼 전통적인 회귀 모델, 그런 ~처럼 그만큼 벌칙 회귀 그리고 그만큼 물류 회귀 모델, 하지만 우리 ~이었다 행복하다 에게 보다 저것 이것들 ~이다 우리의 닫다 두번째.
만약에 우리 원하는 에게 보다 어떻게 우리의 최상의 모델 했다, 이었다 가고 있다 에게 가다 그리고 보다 저것 그만큼 최상의 모델- 그만큼 신경 부스트, 저것 ~이다 그만큼 최상의 모델 ~을 위한 예측 목적 -가졌다 ㅏ 오분류 ~의 0. 너 ~할 수 있다 보다 여기 둘 다 ~에 그만큼 훈련 그리고 그만큼 확인 저것 우리의 수화기 운영 특성 곡선 도달 매우 곧 그만큼 1 그리고 에 머문다 1, 어느 ~이다 극도로 좋은.우리 보다 그만큼 착란 메트릭 저것 밖으로 ~의 그만큼 49 조류, 이었다 ~ 아니다 정말 오분류 어느 ~의 그들, 그래서 이것 ~이다 ㅏ 매우 좋은 모델 ~와 함께 ㅏ 매우 높은 일반화 RS 사각형 그리고 모두 ~의 그만큼 다른 맞다 기준 저것 ~이다 생산 ~에 여기.
하지만 우리 ~이다 더 관심 있는 ~에 그만큼 회귀 유형 모델. 그만큼 회귀 유형 ~의 모델, 그만큼 일반화 회귀, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 언제 우리 사용 올가미 ~처럼 그만큼 견적 방법, 그만큼 모델 포함 모두 ~의 그만큼 변수, 그리고 우리 가지다 커플 ~의 비 -중요한 변수 ~에 그만큼 모델 ~에 여기. 우리 ~할 수 있다 보다 이것들 비 -중요한 요인, 그런 ~처럼 그만큼 FCORT, 너 ~할 수 있다 보다 그것 저것 그것은 ~ 아니다 횡단 그만큼 수평의 선. 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 년도 평균 ~이다 ~ 아니다 중요한, 하지만 ~이다 포함.우리 ~할 수 있다 보다 저것 이것 모델 가졌다 약 세 가지 오분류, 오분류 비율 ~의 ~에 대한 7 %.
여기 ~이다 그만큼 제삼 모델 저것 였다... 만약에 우리 가졌다 에게 주다 그것 금, 은, 그리고 청동, 이것들 둘 ~ 할 것이다 공유하다 그만큼 두번째 장소. 그만큼 물류 회귀 모델, 언제 우리 했다 그만큼 단계 지혜로운 절차, 결정했다 ~ 아니다 에게 포함하다 그만큼 둘 고도로 비 -중요한 요인. 우리 ~할 수 있다 보다 ~에 우리의 회귀 모델, ~에 그만큼 물류 회귀 모델, 저것 스코트 ~이다 그만큼 최대 중요한 변하기 쉬운.이것 모델 가지다 비슷한 오분류 비율 ~의 삼, 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 물류 회귀.
여기 ~이다 어떻게 그만큼 일곱 지시자 변수 ~이다 사용된 에게 예측하다 그만큼 개연성 ~의 절름발이. 무엇 우리 좋다 ~에 대한 그만큼 회귀 유형 ~의 모델 ~이다 저것 우리 ~할 수 있다 얻다 승산 비율 저것 ~ 할 것이다 돕다 우리를 에게 해석하다. 을 위한 예, ~을 위한 우리의 최대 중요한 변하기 쉬운, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 승산 ~의 파행 ~이다 두 배 ~와 함께 하나 단위 ~의 증가하다 ~이다 혈청 코티솔.
전반적인, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 말하다 저것 그만큼 물류 회귀 모델 오직 사용된 일곱 밖으로 ~의 그만큼 아홉 지표. 그만큼 신경 부스트 모델 그리고 그만큼 일반화 회귀, 둘 다 ~의 그들을 사용된 모두 아홉 지표 ~을 위한 절름발이. 모두 ~의 그만큼 모델 가지다 영역 아래에 그만큼 곡선 보다 큰 ~보다 0.9.모두 ~의 그만큼 모델 가지다 ㅏ 낮추다… 회귀 유형 모델의 가졌다 그만큼 7 % 오분류 ~에 그만큼 확인 세트, 그리고 그만큼 신경 부스트 했다 ~ 아니다 가지다 아무것.
우리 ~할 수 있다 비교하다 우리의 삼 우승자 모델 사용 그만큼 모델 비교 플랫폼 ~에 JM 피. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 자귀 ~의 예측, 엄격하게 예측, 그만큼 신경 부스트 모델 ~이다 상당히 더 나은 ~보다 둘 다 ~의 그만큼 일반화 회귀 그리고 그만큼 회귀 모델. 그만큼 둘 회귀 모델 , 그만큼 하나 ~와 함께 모두 아홉 변수 대 그만큼 하나 ~와 함께 그만큼 일곱 변수, ~이다 ~ 아니다 상당히 다른 ~에서 각 다른.그들 모두 가졌다 ㅏ 매우 비슷한 영역 아래에 그만큼 곡선, 그리고 그들 가졌다 비슷한 오분류 ~의 삼 조류.
이것 ~이다 우리의 프레젠테이션. 우리는 좋다 에게 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목. 우리 가지다 일부 참조 저것 너 ~할 수 있다 찾다 비슷한 관련된 재료 에게 그만큼 기법 저것 우리 사용된 ~에 JMP 선적 서류 비치 저것 ~ 할 것이다 돕다 너 ~을 통해 이것 프로세스. 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.
