Bonjour, tout le monde, et accueillir à notre présentation. Mon nom est Docteur Andy Mauromoustakos. Je suis un professeur à le Agricole Statistiques Laboratoire à le Université de Arkansas. Mon co- présentateur est Docteur Shawna Weimer .Elle est un assistant Professeur à la volaille Science Département à le Université de Arkansas, et elle est le Animal Bien-être président à le université.
Étaient en allant à parler à toi aujourd'hui à propos prédictif des modèles pour BCO boiterie en utilisant santé et stresser et jambe santé paramètres dans poulets de chair. Notre présentation est en allant à être court. Étaient en allant à discuter le des modèles que nous sont raccord, le champion des modèles, le ceux que ils obtenir le médailles. Étaient en allant à évaluer eux, et étaient en allant à avoir quelques conclusions dans le fin. Shawna?
Tous droite. Ce étude par rapport physiologique et non invasif mesures de stresser et boiterie dans cliniquement en bonne santé et BCO— ou b Chondronécrose actérielle avec ostéomyélite poulets de chair. BCO est un menant cause de infectieux boiterie dans gril poulets, avec troupeau diagnostic exigeant euthanasie. Ainsi, il y a un besoin pour technologique nouveautés à détecter santé et boiterie statut dans animaux à projet le maladie probabilité avant à clinique début.
Dans ce étude, des oiseaux étaient soulevé dans séparé environnemental chambres avec soit bois copeaux sur le sol, ou le litière, et un fil sol modèle que est validé à induire BCO boiterie. Neuf non invasif mesures de stresser et boiterie étaient collecté depuis 256 des oiseaux, mâle les poulets de chair, sur plusieurs semaines, lequel inclus cœur corps température, stresser hormone, surface températures de le tête, le œil, et le le bec, et le jambes, le les jarrets, le jarret, et le pieds, avec infrarouge thermographie. Jambe sang oxygène saturation était aussi mesuré avec un impulsion oxymètre.
De ces mesures, deux nous recherché à valider. Le d'abord était extraction de corticostérone depuis le plumes. La corticostérone est le majeur primaire stresser hormone, et le or standard pour mesures est sang sérum concentrations, lequel a besoin le capturer et retenue de le oiseau à collecter il.Donc si plume corticostérone pourrait être validé, alors nous pourrait simplement agrafe un plume et pas mettre le oiseau à travers que stresser de retenue et sang dessiner.
Le deuxième était le thermique images, de lequel chaque pixels a c'est propre température enregistré et peut être utilisé à quantifier externe changements dans peau température en rapport à sang couler, offre un non invasif outil à mesure santé et bien-être. Pendant stresser, périphérique sang est shunté à le cœur, et nous attendu le moyenne pixels de le œil et le le bec, ou Moyenne et Bavg, à être inférieur dans boiteux que son des oiseaux, lequel nous corrélé avec le sérum corticostérone.
Pour le thermique images de le jambes, nous attendu le moyenne pixels température de le jarret, le jarret, et le pied à être inférieur dans le boiteux des oiseaux, les deux pour le stresser les raisons et aussi pour le la colonisation de le bactéries que ralenti le sang couler, lequel nous corrélé avec le jambe sang oxygène saturation. Là étaient marqué différences entre boiteux et son des oiseaux.
Notre objectifs est à identifier lequel de ces neuf santé et stresser indicateurs sont important pour boiterie. Nous vouloir à construire des modèles, les deux pour prédiction fins, mais nous sont dans agriculture, et nous comme à publier papiers que essayer à expliquer comment notre contributions sont des effets le réponse. Nous sont en espérant que quelques de le des modèles, le traditionnel régression des modèles, volonté faire assez Bien et nous peut interpréter ceux.
Dans notre méthodes, nous a parlé à propos de… C'est un équilibré étude. C'est un faire correspondre l'expérience en paires où chaque temps un son oiseau est observé, un boiteux oiseau est aussi observé dans le même indicateurs. Nous avoir un incidence de un maladie de 0,5. Étaient en allant à prendre avantage de le Modèle Dépistage plate-forme de JMP Pro 17. Étaient en allant à sélectionner le boiteux que a valeurs 1 et 0 catégorique. 1 stand pour, Oui, c'est boiteux.0 est le son .
Nous avoir notre neuf prédicteurs dans ici. Étaient en allant à faire le valeurs par défaut. Étaient en allant à convient à tous de le machine apprentissage des modèles, que ils sont vérifié. Étaient en allant à sélectionner croix validation. Étaient en allant à avoir 5 fois croix validation. Avec notre approximatif 250 des oiseaux, étaient en allant à avoir à propos 50 des oiseaux par pli, et étaient en allant à répéter il deux fois.Nous choisi le aléatoire graine donc nous peut reproduire le résultats. Avis que je a fait pas ajouter le quadratique termes et interaction termes à avec un peu de chance avoir Plus facile interprétations.
Quand nous sélectionner ce, et nous Cliquez sur " Courir ," JMP prend à propos un minute.je c'est en allant à viens en haut avec le classement de le des modèles que nous avoir équipé. Ce est quoi nous appel le début de le fin. Nous avoir dix différent données ensembles que nous avoir essayé. Ce est le moyenne ajuster critères, plus haut le RS carré, et est le classement le meilleur, deuxième meilleur, troisième meilleur.
Avec un peu de chance pour nous, nous attendu que le Neuronal Boosté modèle peut faire un petit peu mieux que le traditionnel régression des modèles, tel comme le Pénalisé Régression et le La logistique Régression des modèles, mais nous étaient heureux à voir que ces sont notre fermer deuxième.
Si nous recherché à voir comment notre meilleur modèle a fait, étaient en allant à aller et voir que le meilleur modèle- le Neuronal Boosté, que est le meilleur modèle pour prédire fins -avait un erreur de classification de 0. Toi peut voir ici les deux dans le entraînement et le validation que notre destinataire en fonctionnement caractéristique courbe atteint très bientôt le 1 et reste à 1, lequel est extrêmement bien.Nous voir le confusion métrique que dehors de le 49 des oiseaux, étaient pas vraiment mauvaise classification n'importe lequel de eux, donc ce est un très bien modèle avec un très haut généralisé RS carré et tous de le autre ajuster critères que est produit dans ici.
Mais nous sont plus intéressé dans le régression Type de des modèles. Le régression taper de des modèles, le Généralisé Régression, nous peut voir que quand nous utiliser Lasso comme le estimation méthode, le modèle inclus tous de le variables, et nous avoir couple de non -significatif variables dans le modèle dans ici. Nous peut voir ces non -significatif facteurs, tel comme le FCORT, toi peut voir il que c'est pas traversée le horizontal doubler. Toi peut voir que le année moyenne est pas significatif, mais est inclus.Nous peut voir que ce modèle avait environ trois erreurs de classification, une erreur de classification taux de à propos 7 %.
Ici est le troisième modèle que était... Si nous avait à donner il or, argent, et bronze, ces deux volonté partager le deuxième lieu. Le La logistique Régression modèle, quand nous a fait le étape sage procédure, décidé pas à inclure le deux très non -significatif facteurs. Nous peut voir dans notre régression modèle, dans le La logistique Régression modèle, que SCORT est le la plupart important variable.Ce modèle a similaire erreur de classification taux de trois, le même comme le La logistique Régression.
Ici est comment le Sept indicateur variables sont utilisé à prédire le probabilité de boiterie. Quoi nous comme à propos le régression taper de des modèles est que nous peut obtenir chances ratios que volonté aide nous à interpréter. Pour exemple, pour notre la plupart important variable, nous peut voir que le chances de boiterie est deux fois avec un unité de augmenter est sérum cortisol.
Dans l'ensemble, nous serait comme à dire que le La logistique Régression modèle seulement utilisé Sept dehors de le neuf indicateurs. Le Neuronal Boosté modèle et le Généralisé Régression, les deux de eux utilisé tous neuf indicateurs pour boiterie. Tous de le des modèles avoir zone sous le courbe de plus grand que 0,9.Tous de le des modèles avoir un inférieur… La régression taper des modèles avait le 7 % erreur de classification sur le validation ensemble, et le Neuronal Boosté a fait pas avoir rien.
Nous peut comparer notre trois gagnant des modèles en utilisant le Modèle Comparaison plate-forme dans J.M. P. Nous peut voir que dans termes de prédire, strictement prédire, le Neuronal Boosté modèle est significativement mieux que les deux de le Généralisé Régression et le régression modèle. Le deux régression des modèles , le un avec tous neuf variables par rapport le un avec le Sept variables, sont pas significativement différent depuis chaque autre.Ils tous avait un très similaire zone sous le courbe, et ils avait similaire erreur de classification de trois des oiseaux.
Ce est notre présentation. Épouser comme à remercier toi pour ton attention. Nous avoir quelques les références que toi peut trouver similaire en rapport matériel à le techniques que nous utilisé dans JMP Documentation que volonté aide toi à travers ce processus. Remercier toi pour ton attention.
