Оценка эффективности методов компьютерной классификации животных в овцеводстве

Большое количество поголовья осложняет задачу качественной классификации животных в овцеводстве. Несомненным подспорьем в решении этой задачи является использование современных информационных технологий и методов компьютерного анализа данных. В ряду таких методов можно выделить методы машинного обучения, которые хорошо зарекомендовали себя во многих отраслях хозяйства. Особенностью таких методов является необходимость составления обучающих множеств. Также для классификации и оценки животных используется метод индексной селекции. Этот метод позволяет оценить животное по собственной продуктивности на основе статистических характеристик анализируемой выборки животных. В данном случае обучающие множества создавать не надо. Имеет смысл провести сравнение методов машинного обучения и метода индексной селекции при классификации овечьего поголовья с учетом нескольких хозяйственно полезных признаков. Актуальность такого сравнения определяется необходимостью определения эффективности используемых методов классификации и оценки животных. В данном исследовании тремя различными методами: методом дискриминантного анализа, методом дерева решений и методом индексной селекции проведена классификация одной и той же группы животных. Далее были определены критерии и показатели эффективности классификации животных. На основании определенных критериев и показателей была проведена оценка эффективности используемых методов классификации. Дано обоснование причин возникновения ошибок классификации. Проведенное исследование иллюстрируется диаграммами и таблицами. Выводы, полученные в ходе выполнения работы, могут помочь селекционерам в повышении эффективности селекционной работы с использованием информационных и компьютерных технологий.