МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ ПО МОНИТОРИНГУ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ СТАДОМ
Authors: А.И. Михальский , Ж.А. Новосельцева 
Published: December 2024

Рассматриваются современные методы компьютерного анализа данных, применяемые при решении широкого круга задач, возникающих в области современного продуктивного животноводства. Некоторые задачи этого круга, рассмотренные в более ранней публикации авторов, включают в себя выявление клинического мастита при автоматическом доении, исхода лечения респираторных заболеваний, индивидуальной продуктивной ценности, фертильности, обоснование решений по выбраковке коров, прогноз различных продуктивных показателей на основании геномных оценок. Оптимизации управления стадом на основании получаемых оценок является перспективным направлением повышения эффективности современного животноводства. Настоящая статья содержит описание основных методов анализа эмпирических данных. В статье кратко описываются методы построения регрессионных зависимостей: метод наименьших квадратов, модели, учитывающие случайные эффекты, байесовские, гребневые регрессии. Описаны частичная регрессия, ядерная регрессия и адаптивная многомерная непараметрическая сплайн-регрессия. Рассмотрен классический метод дискриминантного анализа, метод логистической регрессии, методы наивного Байеса и k ближайших соседей, метод опорных векторов, искусственные нейронные сети, деревья решений и случайный лес. В приложении приведены основные метрики, принятые для характеристики качества решения задач классификации и построения регрессионных зависимостей: точность, полнота, метрика F , чувствительность, специфичность, кривая ошибок, площадь под кривой ошибок. Материал статьи будет полезен специалистам широкого профиля, интересующимся применением современных методов анализа и интерпретации экспериментальных данных.
The modern methods of computer data analysis, used in solving a wide range of tasks arising in productive animal husbandry are reviewed. Some tasks from this area, reviewed also alsow in the author’s previous publication, includes a forecast of milk yield, daily yield of milk protein and fat percentage, automatic identification of dairy cows, grazing behavior classification, detection of clinical mastitis during automatic milking, prediction of the outcome of respiratory disease treatment, prognosis of individual performance traits, fertility, substantiation of decisions on cows culling, evaluation of the effectiveness of artificial insemination, the forecast of various product indicators on the basis of genomic evaluations. Optimization of herd management based on the computer estimates is a promising direction for improving the efficiency of modern productive animal husbandry. This article describes the basic methods for analyzing empirical data, including the methods for design of regressions, including the least squares method, Bayesian, ridge regressions, partial regression, nuclear regression and adaptive multidimensional non-parametric spline regression. For classification tasks, the classical discriminant analysis method, the logistic regression method, the naive Bayesian method and k nearest neighbors, the support vector machine, artificial neural networks, decision trees, and a random forest are considered. The appendix contains the main metrics adopted to characterize the quality of the solution of the problems of classification and the design of regressions: accuracy, completeness, metric F1, sensitivity, specificity; ROC and AUC are considered as well. The article material will be useful to specialists of a wide profile, who are interested in applying modern methods of analysis and interpretation of experimental data in the field of animal husbandry