Machine Learning for Predicting Somatic Cell Count in Holstein Cattle
Cette étude démontre que les modèles d'apprentissage automatique non linéaires, spécifiquement les réseaux de neurones bayésiens et les forêts aléatoires, surpassent les méthodes conventionnelles linéaires et à vecteurs de support pour prédire le logarithme népérien des comptages de cellules somatiques chez les vaches Holstein à partir de données de ferme de routine, bien que la précision prédictive diminue chez les vaches ayant plus de quatre lactations.