Aprendizagem de máquina para análises preditivas em ovinos Santa Inês: exemplo de aplicação para predizer animais resistentes, resilientes e susceptíveis

Resumo

Atualmente o maior problema para a expansão da ovinocultura de corte são as infecções por nematódeos gastrintestinais, podendo em algumas situações inviabilizar economicamente as criações. Portanto, este estudo tem por objetivo comparar de predição dos métodos Multilayer perceptron (MPL), Random Forest (RF) e Linear Discriminant Analysis (LDA) com a regressão logística multinominal para prever animais resistentes, resilientes e susceptíveis aos endoparasitas. O banco de dados contém 3.896 registros de 974 animais da raça Santa Inês. As características a serem avaliadas como preditores para a classificação em resistente, resiliente e susceptível serão peso corporal, medidas corporais (altura de garupa, altura de cernelha, comprimento corporal, perímetro torácico e largura de garupa), escore de condição corporal, vermifugação, fazenda, idade, estação de nascimento, estação de pesagem e sexo. Como variável resposta dos modelos de predição serão utilizadas as classificações dos animais em resilientes (1), susceptíveis (2) e resistentes (3). As análises serão realizadas por meio do software R. (AU)