Performances of several machine learning algorithms and of logistic regression to predict Fasciola hepatica in cattle (Registro n. 338294)
[ somente texto ]
| 000 -LÍDER | |
|---|---|
| fixed length control field | 03854nab a2200289 4500 |
| 003 - CÓDIGO MARC DA AGÊNCIA CATALOGADORA | |
| Campo de controle | BR-BrBNA |
| 005 - DATA E HORA DA ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO | |
| Campo de controle | 20250921155352.0 |
| 008 - CAMPO DE TAMANHO FIXO | |
| fixed length control field | 250921b2024 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng | |
| 040 ## - FONTE DA CATALOGAÇÃO | |
| Agência catalogadora | BR-BrBNA |
| Idioma da catalogação | por |
| 072 ## - CATEGORIA AGRIS | |
| Código AGRIS | U10 ; L72 |
| Código do objeto | 5212 ; 4060 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Ergin, Malik |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Koşkan, Özgür |
| 245 ## - TÍTULO PRINCIPAL | |
| Título principal | Performances of several machine learning algorithms and of logistic regression to predict Fasciola hepatica in cattle |
| 500 ## - NOTA GERAL | |
| Nota geral | Summaries (En, Pt); 48 ref.; 4 tables |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Koha item type | Analítica |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | Abstract – The objective of this work was to compare the performances of logistic regression and machine learning algorithms to predict infection caused by Fasciola hepatica in cattle. A dataset on 30,151 bovines from Uruguay was used. Logistic regression (LR) and the algorithms k-nearest<br/>neighbor (KNN), classification and regression trees (CART), and random forest (RF) were compared. The interquartile range (IQR) and z-score were used to improve the classification and compared to each another. Sex, age, carcass conformation score, fat score, productive purpose, and carcass weight were used as independent variables for all algorithms. Infection by F. hepatica was used as a binary dependent variable. The accuracies of LR, KNN, CART, and RF were 0.61, 0.57, 0.57, and 0.58, respectively. The variable importance of LR showed that adult cattle tended to be infected by F. hepatica. All models showed low accuracy, but LR successfully distinguished variables related to F. hepatica. Both the IQR and z-score show similar results in improving the classification metrics for the used dataset. In the dataset, data related to climate or factors such as body weight can improve the reliability of the model in future studies. Index terms: Fasciola hepatica, classification, data mining, fluke, machine learning. |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | Resumo – O objetivo deste trabalho foi comparar os desempenhos da regressão logística e de algoritmos de aprendizado de máquina para prever nfecção por Fasciola hepatica em bovinos. Um conjunto de dados de 30.151 bovinos do Uruguai foi usado no estudo. Foram comparados a regressão<br/>logística (RL) e os algoritmos k-nearest neighbor (KNN), árvores de decisão (CART) e random forest (RF). O intervalo interquartil (IQR) e o escore-z foram usados para melhorar a classificação e comparados entre si. Sexo, idade, escore de conformação de carcaça, escore de gordura, propósito produtivo e peso da carcaça foram usados como variáveis independentes para todos os algoritmos. A infecção por F. hepatica foi usada como variável dependente binária. Os níveis de precisão de RL, KNN, CART e RF foram 0.61, 0.57, 0.57 e 0.58, respectivamente. A variável importância do modelo de RL mostrou que bovinos adultos tenderam à infecção por F. hepatica. Todos os modelos apresentaram baixa precisão, mas a RL distinguiu com sucesso as variáveis relacionadas a F. hepatica. Tanto o IQR quanto o escore-z mostram resultados semelhantes quanto à melhoria da métrica de classificação para o conjunto de dados utilizado. No conjunto de dados, dados relacionados ao clima ou a fatores como peso corporal, podem melhorar a confiabilidade do modelo em estudos futuros. Termos para indexação: Fasciola hepatica, classificação, verme trematódeo, aprendizado de máquina, mineração de dados. |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | BOVINO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | FASCIOLA HEPATICA |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | VERME |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | PARASITA |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | INFECÇÃO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | MÉTODO ESTATÍSTICO |
| 773 0# - ENTRADA ANALÍTICA | |
| Host Biblionumber | 920 |
| Registro do item | 357578 |
| Imprenta | Brasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- |
| Outro identificador | 2025-5543 |
| Título | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) |
| ISSN | 0100-204X |
| Colação | v. 59 p. 1-8; (2024) |
| Número de controle de registro | BR2025002489 |
| 856 ## - ACESSO E ENDEREÇO ELETRÔNICO | |
| Identificador uniforme de recurso - URI | https://www.scielo.br/j/pab/a/TxpxCVgvfsttrS3PTk9kbYD/?format=pdf&lang=en |
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