Veri madenciliği yöntemlerinin hayvancılıkta kullanımı

Abstract

Bu tez çalışmasında; Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve k-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi gibi farklı veri madenciliği yöntemlerinin hayvancılıkla ilgili çalışmalarda kullanımları üzerinde durulmuştur. Söz konusu yöntemlerden hem değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasında, hem tahmin yapma hem de sınıflama amacıyla yararlanılabilmektedir. Çalışmada önce bu yöntemlerin teorik temelleri hakkında detaylı bilgiler verilmiştir. Daha sonra bu yöntemlerin uygulaması yapılmıştır. Sınıflandırma Ağaçları, Türk Saanen ırkı keçilerinden elde edilen verilere uygulanmıştır. Diğer yöntemler ise Ross 308 hattından etlik piliçlerden elde edilen verilere uygulanmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılması ve tahmin yapma amacıyla Regresyon Ağaçları yönteminden, tespit edilen özelliklerden yararlanılarak hayvanların sınıflandırılması ve söz konusu sınıflandırma da etkili olan önemli değişkenlerin belirlenmesinde ise Sınıflandırma ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve k-Ortalamalar Kümeleme Yönteminden yararlanılmıştır. Sonuç olarak dikkate alınan yöntemlerden hayvancılıkla ilgili çalışmalarda da etkin bir şekilde yararlanılabileceği görülmüştür.

In this thesis, the usage of data mining methods, namely Classification and Regression Tree, Artificial Neural Network and k-Means Clustering in animal science were studied. These methods can be used both for investigation of relations between variables, prediction and clustering. First, detailed information about the theoretical basis of the methods was provided. Second, the methods were applied. The classification tree method was applied to the data which were obtained from Turkish Saanen Goats, while the other methods were applied to data obtained from Ross 308 line broiler chickens. Regression Tree method was used to investigate the relations between the variables and for prediction of the slaughter weight (CA6) of broiler chickens, and the other methods were used for classification and to determine the variables which had significant effects on the response variables. The methods studied in this thesis may be utilized effectively in animal science research.