期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于XGBoost-SHAP的奶牛热应激预测与可解释性研究
1
作者 严格齐 焦洪超 +3 位作者 林海 李浩 施正香 王朝元 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期408-414,共7页
为提高奶牛热应激预测模型的准确性和可解释性,本研究采用奶牛红外体表温度和热应激潜在影响因子作为特征,基于极限梯度提升算法(XGBoost)构建个体热应激预测模型,并引入基于Shapley值的可加性特征归因算法(SHapley Additive exPlanatio... 为提高奶牛热应激预测模型的准确性和可解释性,本研究采用奶牛红外体表温度和热应激潜在影响因子作为特征,基于极限梯度提升算法(XGBoost)构建个体热应激预测模型,并引入基于Shapley值的可加性特征归因算法(SHapley Additive exPlanations,SHAP)解释预测结果。选取了躯干、前乳(UD)、脸部以及眼部的最高温度(IRTmax)和平均温度(IRTave)作为体表温度变量,并结合环境参数和奶牛相关变量构建了特征子集。结果显示,热应激情况下,奶牛4个部位的IRTmax和IRTave均显著高于无热应激情况(p<0.01)。对比随机森林、自适应提升和梯度提升树模型,结果表明,使用前乳平均温度(IRTave_UD)作为输入特征,并经过网格搜索优化的XGBoost模型在预测奶牛热应激方面表现最佳,其准确率为80.8%,F1值为79.2%,ROC曲线下面积(AUC)为0.873。SHAP分析表明,前乳平均温度(IRTave_UD)与热应激发生呈正相关,而泌乳天数与其呈负相关,这两者可作为奶牛热应激识别的关键指标。研究结果可为奶牛舍夏季精准降温管理提供技术支持和参考。 展开更多
关键词 奶牛 热应激 机器学习 可解释性 XGBoost SHAP
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部