Árboles de decisión para clasificación de vacas lecheras usando información genética
Fuente:
Redalyc
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad de Sonora
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1876422896979542016 |
|---|---|
| author | Edelmira Rodríguez Alcántar |
| author_facet | Edelmira Rodríguez Alcántar |
| contents | Árboles de decisión para clasificación de vacas lecheras usando información genética Edelmira Rodríguez Alcántar Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) Clasificación producción lechera árboles de decisión En este trabajo se presenta a los árboles de decisión como una técnica de aprendizaje automático para la clasificación de vacas como buenas productoras de leche a partir del uso de marcadores genéticos. La finalidad es realizar una selección de animales genéticamente superiores en menor tiempo y hacer más eficiente el proceso de reproducción asistida logrando con ello disminuir costos y aumentar ganancias en el sector lechero.Los resultados de los experimentos realizados muestran hasta un 94.5% de precisión. Además, el algoritmo permitió la identificación del SNP más dominante para la clasificación, y el cromosoma que más influye en la predicción. 2022 artículo científico 2007-8196 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=726276432009 https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/html/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/726276432009.epub https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/movil https://doi.org/10.36790/epistemus.v16i33.220 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7262 Epistemus application/pdf Universidad de Sonora Epistemus (México) Num.33 Vol.16 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_726276432009 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2022 |
| publisher | Universidad de Sonora |
| spellingShingle | Árboles de decisión para clasificación de vacas lecheras usando información genética Edelmira Rodríguez Alcántar Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) Clasificación producción lechera árboles de decisión Árboles de decisión para clasificación de vacas lecheras usando información genética Edelmira Rodríguez Alcántar Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) Clasificación producción lechera árboles de decisión En este trabajo se presenta a los árboles de decisión como una técnica de aprendizaje automático para la clasificación de vacas como buenas productoras de leche a partir del uso de marcadores genéticos. La finalidad es realizar una selección de animales genéticamente superiores en menor tiempo y hacer más eficiente el proceso de reproducción asistida logrando con ello disminuir costos y aumentar ganancias en el sector lechero.Los resultados de los experimentos realizados muestran hasta un 94.5% de precisión. Además, el algoritmo permitió la identificación del SNP más dominante para la clasificación, y el cromosoma que más influye en la predicción. 2022 artículo científico 2007-8196 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=726276432009 https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/html/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/726276432009.epub https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/movil https://doi.org/10.36790/epistemus.v16i33.220 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7262 Epistemus application/pdf Universidad de Sonora Epistemus (México) Num.33 Vol.16 |
| title | Árboles de decisión para clasificación de vacas lecheras usando información genética |
| topic | Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) Clasificación producción lechera árboles de decisión |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=726276432009 https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/html/ https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/726276432009.epub https://www.redalyc.org/journal/7262/726276432009/movil https://doi.org/10.36790/epistemus.v16i33.220 |