畜牧兽医学报

北大核心,CA,JST,CSCD,WJCI

国内刊号:11-1985/S

国际刊号:0366-6964

畜牧兽医学报杂志2025年第2期:利用机器学习构建和优化早期体尺性状对成年母鸡腹脂沉积的预测模型

发布日期:

作者:杨苗苗, 谢莉, 简宝怡, 罗超维, 谢卓君, 朱飘, 周天日, 李华, 向海

单位:佛山大学动物科技学院 广东省动物分子设计与精准育种重点实验室, 佛山 528225

关键词:鸡,腹脂沉积,早期体尺性状,机器学习,预测模型

基金:国家科技创新2030—重大项目(2023ZD04064);国家自然科学基金(32102538);广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515012014);2023年度广东省大学生创新创业训练计划项目(202311847014)

为探究活体、无创、简单、高效的母鸡腹脂沉积性状测定和选育技术方法,本研究以清远麻鸡为研究对象,将多体尺性状选择法与8种机器学习模型相结合,分别构建不同日龄体尺性状对母鸡腹脂含量的回归预测模型和分类预测模型。利用58~136日龄间各个日龄的多个早期体尺性状结合机器学习方法,体尺测定日龄对预测成年清远麻母鸡腹脂含量的准确性未表现出明显差异;进行回归预测时,RF模型的预测效果最好,拟合效果R2为0.821~0.861,预测误差MAE为6.32~7.27;进行分类预测时,Bagging模型在二分类、三分类中均具有更高的预测准确度,二分类准确度ACC可达94.54%~100%,三分类准确度ACC可达99.58%~100%。本研究基于机器学习建立并优化了优质鸡腹脂沉积活体预测模型,能够为优质鸡腹脂早期活体选育等奠定技术基础,也为腹脂含量预测模型构建的相关技术探索提供参考。

来源:2025年第2期

《畜牧兽医学报》期刊编辑部

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