使用肉鸡健康、应激和腿部健康参数的 (BCO) 跛行预测模型 (2023-EU-PO-1342)Andy Mauromustakos，阿肯色大学教授
Shawna L. Weimer，阿肯色大学助理教授
压力和跛足会对动物的健康、生产和福利产生负面影响。 测量了以下压力和跛足的生理和非侵入性测量：相对法氏囊重量、核心体温、血清和羽毛中的皮质酮 (CORT) 浓度、头部（眼睛和喙）和腿（飞节、小腿、和脚）区域通过红外热成像（IRT），腿部血液和氧饱和度。 JMP Pro 17 模型筛选平台用于将多个参数和机器学习模型拟合到 258 只研究鸟类对上述九种健康和压力指标的二元响应变量 (Lame=1)。 我们选择 K=5 的 K 折交叉验证并重复该过程两次（N 次试验折数=10）。 最好的两个模型是 Neural Boosted（平均 AUC=.985，50 只验证鸟中的误分类率为零）和广义回归套索（平均 AUC=.975，50 只验证鸟中的误分类率为 1）。 当使用 JMP Pro 的模型比较进一步比较它们时，两个模型都同意预测因子效应，并且发现在比较它们的 AUC 时不显着。
美国能源部统计和建模
