6、利用支持向量机构建羔羊胴体C部位脂肪厚度智能预测模型

利用支持向量机构建羔羊胴体C部位脂肪厚度智能预测模型

1. 引言

在当今时代，预测在各个领域都极为重要。随着科技的不断进步，预测方法正逐渐从传统的统计方法（如多元线性回归、基本时间序列预测方法等）向基于机器学习和深度学习的现代预测方法转变。这些方法的改进使我们能够优化预测模型，获得更准确的输出。

“胴体”指的是动物的尸体，特别是用于食用或作为野生动物食物的大型动物尸体。准确测定产肉动物胴体的脂肪厚度对于优化整个供应链的生产力和盈利能力至关重要。传统上，胴体脂肪评估依赖于手动方法，如解剖或化学分析，这些方法可能导致不准确的结果。微波系统（MiS）利用低功率非电离电磁波，成为减少数据收集过程中人为误差的合适替代方法。它能有效测量脂肪厚度和胴体成分，具有高精度，且所需设备经济实惠、便于携带。

相关数据集来自澳大利亚西澳大利亚珀斯科廷大学的研究人员。他们进行了一项关于使用非侵入性微波技术测量羔羊C部位脂肪厚度的研究，目标是开发一个利用微波信号准确预测脂肪厚度的有效模型。该数据集包含120个观测值，有1个因变量和311个自变量。因变量是C部位脂肪厚度，自变量是频域微波信号的幅度。

机器学习和统计方法既有相似之处，又有不同的用途。机器学习主要侧重于预测，识别复杂数据中的模式；而统计方法更注重推断。尽管存在差异，但机器学习基于统计框架，因此直接比较两者的效率具有挑战性。选择哪种方法取决于我们的目标：机器学习在预测方面表现出色，而统计模型在阐明变量关系方面更为合适。在COVID - 19大流行期间，机器学习与人工智能一起在医疗保健领域发挥了重要作用。

经典的支持向量机（SVM）模型常用于天气预报、股票市场分析和房地产定价。然而，该模型的固有局限性有时会导致