こんにちは、 私の 名前 は シャリカ・シディク
私の 名前 は アナンド・マニヴァンナン
そして だった 両方 学生 から オクラホマS テイト 大学
そして 私たちは 現在 追求 a 仕事 分析 そして データ 科学 程度。
今日 私たちは は 発表します a 自慢屋 どこ 私たちは 探検する 安楽死
動物において シェルター、
そして 私たちは 希望 に 理解する なぜ 猫 そして 犬 は いる 置く 下。
毎 年 私たちは 失う について 920,000 動物 毎年。
使用 JMP Pro、 私たちは だろう のように に 識別する の 鍵 要因、
それ 鉛 に 安楽死 の 猫 そして 犬。
一度 私たちは 識別する これら 重要な要素、
資金 できる なれ チャネリング に 関連する セクター
に 防ぐ 安楽死 の 動物 それ できた 持っている された 保存しました。
で 追加 に これ、 私たちは 標的 に 作る 予測 に 識別する
どれの 動物 は ほとんど おそらく に なれ 安楽死させた。
A 少し 情報 について 私たちの データ セット ここ、
私たちは ソース の データ から オースティンの データ ポータル、
そして の 動物 シェルター それ 私たちは 使用 のために 分析 は 位置した
で オースティン、 テキサス。
全体、 私たちは 持っていた について 13万 記録。
後 クリーニング そして フィルタリング、 私たちは 集中 の上 について 67,000 記録
それ だった 特定の に 猫 そして 犬。
前 に 私たちの 分析 私たちは 爆発する の データ セット
そして 試みた に 導出する 洞察。
私たちは 使用 JMPs、 グラフ ビルダー に 作成する 視覚化
そのような として バー グラフ。
から の 67,000 記録、 そこには だった について 3,171 動物
どれの だった 安楽死させた。
どれの は について 4.7 % 動物 の の シェルター。
で 比較 に 動物 降伏した に の シェルター による の 所有者、
迷子 動物 だった ほとんど うつ伏せ に 安楽死。
いつ 私たちは 比較する の 年 の の 動物、
私たちは 知らせ それ 子猫 下 の 年 の 15ヶ月、
貢献する に 25 % の 安楽死、
その間 子犬たち 貢献した に 13 % の 安楽死
これ バー グラフ ここ、
は 1 例 の 1つ の の 視覚化
作成済み 使用 JMP ビルダー。
の ラベンダー バー 表現する 猫、
その間 紫 バー 表現する 犬。
私たちは できる 見る それ 無傷 男性 フォロー による 無傷 女性
は もっと うつ伏せ に 安楽死、
比較すると 去勢する 動物たち。
次のA ナンド 意思 行く 以上 で 詳細 以上 の モデリング。
感謝 あなたはシャリカです。
はい、 私は のように に 話す a 少し もっと について 私たちの アプローチ に向かって
モデリング 使用 JMP。
前に 私たちは できた 始める モデリング、
私たちは 実行 a 少し データ 前処理 手順 に 準備する 私たちの データ。
私たちは した もの のように 標準化 ユニット
のために ある 変数、
そのような として 年、 どれの だった で 数週間、 数ヶ月 そして 年。
私たちは 求む…
私たちは 変換された それ に ただ 数ヶ月。
私たちは 曲げる の上 の 年 変数 それで 私たちは できた 変換する それ の中へ
a カテゴリー 変数。
それ 見た で その…
それ 見た のように 年 範囲 のように 10- 15 そして 15- 25.
私たちは グループ化された 希少品種 そして 色 に 減らす
の 番号 の カテゴリ。
さらに、 私たちは また フィルタリング済み ただ 猫 そして 犬
から 全て の 他の 動物 それ 行った を通して の シェルター。
その間 a モデリング 段階 私たちは 気づいた 何か とても 奇妙だ。
私たちは 気づいた それ クラス 不均衡 で 私たちの ターゲット 変数、
どれの 話した について かどうか 1 動物 だった 採用された、
そして かどうか 1 動物 だった 安楽死させた。
について 64,000 記録、 外 の 67,000 記録 だった 採用
動物、 そして のみ 3,000 動物 だった 安楽死させた 動物。
以来 a モデル だった に 集中 の上 予測する 安楽死、
私たちは 持っていた に 解決する これ 問題、 そして したがって 私たちは 使用済み JMP Bootstrap モデル
そして ブーストされた森 に 解決する これ 問題。
それ 使用済み の 概念 の 袋詰め そして ブースト に する これ。
以来 袋詰め そして ブースト モデル しないで 本当に
与える a 多く の 部屋 のために 解釈
で 条項 の 何 の 変数 する、
私たちは 使用済み 物流 回帰 に 解釈する これら 変数 として 良い。
後 モデリング、
私たちは 調整済み 上 パラメータ に 得る の 最高 結果。
私たちは 選んだ a 少し ある 指標、
に 選ぶ の 最高 モデル ベース の上 その パフォーマンス の上 検証 データ。
私たちは 使用済み a 70:30 % 検証 スプリット、
そして 前 に モデリング、 私たちは また テスト済み の 前提条件
のために 物流 回帰。
または 以上 に の トップ 右、 あなた できる 見る それ 私たちは テスト済み
のために 多重共線性 そして 独立 の間で 変数
使用 JMP 不測の事態 分析、
どれの 広める 外 a ミューズ プロット、 そして 与えた 私たち a P そして 相関 価値、
それ 基本的に 言った 私たち どれの 変数 だった 相関関係 と それぞれ 他の。
今 私は のように に あなた a 少し 深い の中へ それぞれ モデル
そして どうやって 私たちは 選択済み 私たちの モデル。
以上 に の トップ 左、
あなた だろう 見る それ 私たちは 選んだ 指標 のように 特異性、
これ 分類 エリア 下 の 入り江 そして RS なぜ
に 選ぶ どれの モデル 実行 の 最高。
これら 指標 だった 選ばれた のために a 特定の 理由
それ 整列済み と 私たちの ゴール。
私たちの目標 だった に 予測する どれの 動物 だろう 欲しい に なれ 安楽死させた。
の 料金 の 私たちの モデル、
誤って 予測する a 安楽死させた 動物、
として a 非 安楽死させた 動物、 だろう 平均 それ 動物
だろう おそらく の そして ない なれ 保存しました。
したがって 私たちは 指名手配 に 集中 の上 増加 の 正確さ
の 安楽死させた 動物 そして 減らす の 誤分類。
したがって これら 特定の 指標が選択された
まず私たちは 走った の 名目 物流 回帰 モデル、
どれの あなた できる 見る 以上 に の 底 左。
の ログ 価値 すぐに 与えた 私たち どれの 変数
だった の ほとんど 重要 で 予測する 安楽死。
ターン 外 それ だった セックス の の 動物 摂取量 状態、
摂取量 タイプ そして 結果年齢 .
A 多く の これら は ない 驚くべきことに、
そして それ マッチした と 何 研究 ショー。
の 全体 モデル 回転 外 に なれ 重要な として 良い、
の P- 価値 少ない よりも 0.001
続く それ、 私たちは 走った の Bootstrap F 時間 モデル、
どれの だった 調整済み に 持っている a 百 木 そして 特徴 選択
基準 価値 の 三つ ブートストラップ。
受信を使用しました オペレーティング 特性 または の オーキュ 曲線、
に 決定する どれの 分類 しきい値
与えた 私たち の 最高 分類 結果。
私たちは 終了 上 使用 0.1 または 10 % として 私たちの 分類 しきい値。
以上 に の 右、
あなた だろう 見る それ 私たちは 走った の 強化された森 モデル、
と パラメータ の 87 レイヤー そして a 学ぶ レート の 0.179
以上 で の 底、
私たちは 使用済み の 決断 マトリックス のために 全て 三つ モデル に 計算する
の 特異性 の それぞれ 特定の モデル。
あなたが 与える 私たち どうやって 正確に の 安楽死させた 動物
だった いる 予測した。
私たちは また 使用 誤分類 レート そして RS なぜ
から の 全体 統計 タブ の JMP。
で 毎 メトリック、 私たちは 見つかった それ 私たちの Bootstrap モデル
上回った の 他の モデル、
そして したがって 私たちは 選んだ それ として の 勝利 モデル に 作る
予測 の上 安楽死。
次、 I だろう のように に 行く 以上、
いくつかの 重要 結果 それ 物流 回帰 与えた 私たち。
と よろしくお願いいたします に セックス、
私たちは 見つかった それ 無傷 猫 そして 無傷 犬、
だった 方法 もっと おそらく に なれ 安楽死させた よりも
去勢・避妊手術済み 動物たち。
と よろしくお願いいたします に 繁殖、 私たちは 見つかった それ 混合 猫 品種、
そして ピットブル 犬 混合 品種、 だった もっと おそらく に なれ 安楽死させた
よりも 全て 他の 品種。
と よろしくお願いいたします 年齢 私たちは 見つかった それ 猫 それ は 4.5
6まで 年、 は もっと おそらく に なれ 安楽死させた 若い 猫。
犬 下 1.2 年 は の 少しでも おそらく 安楽死させる。
これは 広く 驚くべき なぜなら その 矛盾している
に 何 私たちは 見つかった その間 a データ 探査段階。
同様に、 と 尊重する に 摂取量 タイプ、
私たちは 見つかった それ 年配の方 降伏した 動物、
は 2回 もっと おそらく に なれ 安楽死させた よりも 迷子 動物たち。
これ は 完全に、 また、 矛盾している に 何 私たちは 見つかった
で の データ 探査 段階。
それ 行く に 見せる それ 何 の 力 の 統計
分析 そして 無敵 真実 事実。
次、 I 意思 なれ 取り扱い それ オフ に シャリカ また
に 行く 何 推奨事項 私たちは できる 作る に これら 動物 避難所。
感謝 アナンド、君だよ。
ベース の上 私たちの 分析、 私たちは 持っている a 少し 推奨事項
それ 動物 避難所 できた 使用 に より低い 安楽死。
私たちは 信じる それ 動物 撮影済み の中へ の シェルター
すべき なれ 去勢済み または 避妊手術済み
これ は で 準拠 と 医学 研究、
どれの 証明する それ 無傷 動物 は もっと うつ伏せ に 病気。
動物 避難所 できた また 使用 私たちの Bootstrap 森 モデル
に 優先順位をつける どれの 動物 ニーズ に なれ 保存しました、
で 場合 a 難しい 決断 ニーズ に なれ 作った。
で サポート の それ、
ここ は いくつかの 推奨事項 から オースティンの 動物 シェルター。
これ 特定の シェルター だろう 必要 に 優先順位をつける 猫 以上 犬
として 彼らは は もっと うつ伏せ に 安楽死。
と よろしくお願いいたします に 年、 猫 高齢 間 4.5-6 年、
そして 犬 以上 1.2 年 だろう 必要とする もっと 注意。
所有者 降伏した 犬 必要 に なれ 優先 以上 迷子 動物たち。
ついに、 いつ それ 来る に 品種、
ピットブル ミックス 犬 品種 そして 混合 猫 品種、
は もっと うつ伏せ 安楽死へ そして だろう おそらく 必要とする もっと 注意。
それ もたらす 私たち に の 終わり の 私たちの プレゼンテーション。
私たちは 希望 それ 動物 避難所 できた 使用 これ 分析、
に 減らす の 必要 のために 1 動物 に なれ 安楽死させた。
ありがとう。
