日本畜産学会報
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技術報告
毎日の日乳量記録に基づく機械学習手法を用いた分娩後早期泌乳曲線予測精度の検討
伊藤 優介田鎖 直澄太田 雄大大井 裕樹山口 諭山崎 武志
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2022 年 93 巻 4 号 p. 347-355

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抄録

乳用雌牛の泌乳曲線における分娩後早期の予測について,牛群ごとの毎日乳量を用いた機械学習による手法を試行した.各個体の日乳量,両親の乳量および泌乳持続性の推定育種価の平均,産次および分娩月を特徴量として,分娩後305日までの日乳量予測モデルを牛群ごとに構築した.モデルは,予測日直近10日分の日乳量を特徴量として各予測日の予測誤差を最小とするモデル(モデル1),および予測開始日の直近10日分の日乳量を特徴量として予測開始日~分娩後305日の予測誤差を最小とするモデル(モデル2)を用いた.2牛群の489乳期および664乳期の記録を用い,分娩後60日時点の予測精度を評価した.両親の育種価は予測精度向上への寄与が認められなかった.予測乳量の絶対平均誤差は,モデル1で2.08~6.69 kg, モデル2で2.87~5.71 kgだった.モデル1は,モデル2よりも予測開始日に近い期間の予測精度が高い傾向があった.

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© 2022 公益社団法人 日本畜産学会
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