Research Article

Bıldırcınlarda Yumurta Kalite Özellikleri Arasındaki İlişkilerin Veri Madenciliği Yöntemleri ile İncelenmesi

Volume: 29 Number: 3 September 30, 2019
EN TR

Bıldırcınlarda Yumurta Kalite Özellikleri Arasındaki İlişkilerin Veri Madenciliği Yöntemleri ile İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada, bıldırcınlarda bazı yumurta kalite özellikleri (şekil indeksi, kabuk kalınlığı, kabuk ağırlığı, ak indeksi, ak yüksekliği, sarı indeksi, sarı yüksekliği, özgül ağırlık ve Haugh birimi) ile yumurtanın sarı ve ak ağırlığı arasındaki ilişkiler CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection), Geniş CHAID ve CART (Classification and Regression Trees) algoritmaları kullanılarak incelenmiştir. CHAID, Geniş CHAID ve CART algoritmaları normallik, doğrusallık, homojenlik vb. varsayımları gerektirmediğinden önemli avantajlara sahiptirler. Yöntemlerin karşılaştırılmasında belirleme katsayısı (R2), düzeltilmiş belirleme katsayısı (), Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (RMSE) ve Ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) kriterleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, yumurtaların sarı ağırlığı üzerine etkili olan yumurta kalite özelliklerinin belirlenmesinde en uygun yöntemin CHAID algoritması olduğu saptanmıştır. Bu yöntemle, en yüksek sarı ağırlığı, yumurta ağırlığının 13,36 g’dan fazla ve şekil indeksinin 0,895’ten daha yüksek olduğu gruptan elde edilmiştir. Ak ağırlığını etkileyen kalite özelliklerini belirlemede ise, en uygun yöntem CART algoritması olmuştur. Bu yönteme göre, en yüksek yumurta ak ağırlığı, yumurta ağırlığının 12.47 g’dan fazla, ak indeksinin 0,326 ve şekil indeksinin 0,865 olduğu gruptan elde edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

References

  1. Ali, M., Eyduran, E., Tariq, MM., Tirink, C., Abbas, F., Bajwa, M. A., Baloch, M. H., Nizamani, A. H., Waheed, A., Awan, M. A., Shah, S. H., Ahmad, Z. & Jan, S. (2015). Comparison of artificial neural network and decision tree algorithms used for predicting live weight at post weaning period from some biometrical characteristics in Harnai sheep. Pakistan J. Zool. 47(6), 1579-1585.
  2. Balta, B. & Topal, M. (2018). Regression tree approach for assessing the effects of non-genetic factors on birth weight of Hemşin lamb. Alınteri Journal of Agricultural Science, 33(1), 65-73.
  3. Csuka, J. & Ledec, M. (1981). Egg Quality Evaluation by Selected Physical Markers. Rocz. Zoot. T. 8(2), 45-58.
  4. Çelik, Ş., Şengül, T., İnci, H., Söğüt, B. & Şengül, A. Y. (2017). Estimation of egg weight from some external and internal quality characteristics in quail by using various data mining algorithms. Indian Journal of Animal Sciences, 87(12), 1524–1530.
  5. Çelik, Ş. & Yılmaz, O. (2018). Prediction of body weight of Turkish Tazi Dogs using Data Mining techniques: Classification and Regression Tree (CART) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Pakistan Journal of Zoology, 50(2), 575-583.
  6. Doğan, İ. (2003). Holştayn ırkı ineklerde süt verimine etki eden faktörlerin CHAID analizi ile incelenmesi. Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 50, 65-70.
  7. Duru, M., Duru, A. A., Karadaş, K., Eyduran, E., Cinli, H. & Tariq, M. M. (2017). Effect of Carrot (Daucus carota) leaf powder on external and internal egg characteristics of Hy-Line White Laying hens. Pakistan J. Zool., 49(1), 125-132.
  8. Eyduran, E., Akın, M. & Eyduran, S. P. (2019). Application of Multivariate Adaptive Regression Splines in Agricultural Sciences through R Software. Nobel Bilimsel Eserler Sertifika No: 20779, Ankara. ISBN: 978-605-2149-81-2.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Zootechny (Other)

Journal Section

Research Article

Publication Date

September 30, 2019

Submission Date

June 19, 2019

Acceptance Date

August 8, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 29 Number: 3

APA
Çelik, Ş., Şengül, T., & Şengül, A. Y. (2019). Bıldırcınlarda Yumurta Kalite Özellikleri Arasındaki İlişkilerin Veri Madenciliği Yöntemleri ile İncelenmesi. Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences, 29(3), 433-439. https://doi.org/10.29133/yyutbd.580064
Creative Commons License
Yuzuncu Yil University Journal of Agricultural Sciences by Van Yuzuncu Yil University Faculty of Agriculture is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.