레벨: 초급
코네티컷 대학교 대학원생 Sherisa Yocher
Saraswathi Sathees, 코네티컷 대학교 대학원생
레베카 길(Rebecca Gill), 코네티컷 대학교 대학원생
말레이시아에서 PetFinder.my는 2008년부터 최고의 동물 복지 플랫폼이었습니다. 이 분석을 위해 14,500개 이상의 애완동물 프로필을 분석하여 보호소 및 기타 비영리 조직이 미래의 애완동물 프로필을 작성하는 데 도움이 되는 주요 통찰력을 찾았습니다. 가능한 가장 빠른 채택률을 달성하세요. 우리는 행복한 반려동물 가족을 하나로 모으는 동시에 동물의 고통과 안락사의 양을 줄이기 위해 노력합니다.
샘플 데이터는 PetFinder.my에서 제공되었으며 5개의 원본 데이터 파일 세트에서 컴파일되었습니다. 초기 데이터 세트에는 18,481개의 행과 28개의 열이 포함되었습니다. 데이터가 전처리된 후 데이터 세트에는 14,991개의 행과 15개의 열이 포함되었습니다. 목표변수는 도입속도(30일 이내 여부, 예=1, 아니오=0)로 통계적으로 유의미한 14개의 변수를 이용하여 예측하였다.
애완동물 입양 속도를 예측하기 위해 의사결정 트리, 부트스트랩 포레스트, 부스팅 트리, 신경망, K 최근접 이웃, 순서 회귀 및 Naive Bayes를 포함한 7가지 모델이 생성되었습니다. 오분류율, RMSE, 1의 정확도, 전체 정확도를 기준으로 7개 모델을 모두 평가한 결과 Naive Bayes가 가장 좋은 모델로 결정되었습니다. Naive Bayes 모델의 결과를 기반으로 PetFinder.my에 대한 주요 권장 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 각 애완 동물 프로필에는 한 마리의 애완 동물이나 여러 애완 동물의 그룹이 아닌 단 한 마리의 애완 동물만 포함되어야 합니다. 둘째, 각 애완동물 프로필에는 최소 1장의 사진이 포함되어야 하며 10장을 초과할 수 없습니다. 셋째, PetFinder.my는 입양률이 낮은 주에서 입양률이 높은 다른 주로 애완동물을 운송하는 것을 고려해야 합니다. 마지막으로, 건강에 해로운 애완동물은 관련 비용에도 불구하고 입양을 위해 게시되기 전에 건강을 회복하도록 간호해야 합니다. 이러한 주요 권장 사항을 구현하면 노숙자 애완동물의 입양 속도를 줄이고 동물의 고통을 줄이는 동시에 행복한 애완동물 가족을 하나로 모을 수 있습니다.
