Yumurta Verimi Üzerine Bazı Özelliklerin Etkisinin Regresyon Ağacı Analizi ile Belirlenmesi

Yıl 2017, Cilt: 54 Sayı: 4, 459 - 463, 27.12.2017

Çiğdem Takma Yakut Gevrekçi Ahmet Erhan Karahan Hülya Atıl Muzaffer Çevik

https://doi.org/10.20289/zfdergi.386597

Öz

Karar ağaçları veri
madenciliğinde sınıflandırma ve tahminleme yapmak amacıyla yaygın olarak
kullanılan bir yöntemdir. Regresyon ağacı tekniği ise bağımsız değişkenlerin
birbirleri ve bağımlı değişkenle aralarındaki ilişkileri inceleyen ve sonuçları
ağaç şeklinde bir diyagram ile özetleyen bir karar ağacı algoritmasıdır. Bu
araştırmada yumurta verimi (adet) üzerine kafes, kuluçka dönemi, sıra, eşeysel
olgunluk yaşı ve eşeysel olgunluk ağırlığı özelliklerinin etkisi sınıflandırma
ve regresyon ağacı analizi ile incelenmiştir. Türkiye’de yetiştirilen bir
yumurtacı sürüden toplam 1980 adet yumurtacının verimleri ve söz konusu özelliklere
ilişkin katsayılar çalışmada kullanılmıştır. Regresyon ağacı analizi sonucunda
yumurta verimi üzerine eşeysel olgunluk yaşının en etkili olduğu, bunu kuluçka
dönemi etkisinin izlediği gözlenmiştir. Yumurta verimi ortalaması eşeysel
olgunluk yaşı 172.5 günden küçük veya eşit olan yumurtacılarda 105.805±0.29 iken, 172.5 günden büyük
olanlarda bu değer 73.848±2.47 olarak belirlenmiştir.1. ve 2. kuluçka dönemindeki yumurtacıların
yumurta verimi ortalaması 107.33±0.28iken, 3. ve 4. kuluçka dönemindeki yumurtacılar için bu değer 93.83±1.04 olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Regresyon ağacı, CART (sınıflandırma ve regresyon ağacı), yumurta verimi, yumurtacı, veri madenciliği

Determining Some Traits Effect on Egg Production of Layers Using Regression Tree Analysis

Öz

Decision  trees are one of the widely used methods in
data mining approaches for data classifying and estimating. The regression tree
technique is a decision tree algorithm that examines the relationship between
independent variables and each other and the dependent variable and summarizes
the results with a tree diagram. In this study, effects of cage, hatching
period, line, age of sexual maturity (ASM) and body weight of sexual maturity (BWSM)
on egg production were examined by Classification and regression
tree analysis (CART). 1980 layers were used from a commercial
flock in Turkey. Regression tree analyses showed that the most significant
variable affecting egg production was age of sexual maturity and it is followed
by hatch trait. Average egg production was estimated 105.805±0.29 for layers
that has smaller than or equal to 172.5 day age of sexual maturity, whereas
this value was determined to be 73.848±2.47 for layers which has larger age of
sexual maturity than 172.5 day. The average egg production for layers in 1^st
and 2^nd hatching periods were found 107.33±0.28 whereas
average egg production for layers in the 3^rdand 4^thhatching
periods were found to be 93.83±1.04.

Anahtar Kelimeler

Regression tree, CART (classification and regression tree), egg production, layer, data mining

Kaynakça

• Breiman, L.,J.Friedman and R.Olshen. 1984. Classification and regression trees. Wadsworth: Belmont, CA Press.
• Çelik, Ş., B. Söğüt., T. Şengül., E. Eyduran and A. Y. Şengül. 2016. Usability of CART algortihm for determining egg quality characteristics influencing fertility in the eggs of Japanese quail. R. Bras. Zootec. 45(11):645-649.
• Durmuş, İ. ve S. Kemanlı. 2012. Yumurtacı tavuklarda kafes katlarının bazı verim özelliklerine etkisi ile verimler arasındaki ilişkilerin belirlenmesi. Akademik Ziraat Dergisi 1(2): 77-82.
• Eyduran E., K. Karakuş., S. Keskin ve F. Cengiz. 2008. Determination of factors influencing birth weight using Regression Tree (RT) method. Journal of Applied Animal Research, 34(2): 109-112.
• Jarošík V. CART and related methods. In: Simberloff D, Rejmánek M, editors. Encyclopedia of Biological Invasions. Berkeley and Los Angeles, USA: University of California Press; 2011. pp. 104–108.
• Kalikov, A. 2006.Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Kılıç, İ. Ve E. Şimşek. 2006. Bursa bölgesinde bir yumurta tavuğu kümesinin yapı içi iklimsel çevre koşullarının yumurta iç ve diş kalite özellikleri üzerine etkilerinin belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 21(2):31-38.
• Mendeş, M. ve E. Akkartal. 2009. Regression tree analysis for predicting slaughter weight in broilers. Italian Journal of Animal Science, 8(4):615-624.
• Savaş, T., R. Preisinger, R. Röhe, ve E. Kalm. 1997.Yumurta verimi devamlılığının ıslahında kısmi verimlerden yararlanma olanakları. YUTAV, Uluslararası Tavukçuluk Fuarı ve Konferansı, 14-17 Mayıs, İstanbul.
• SPSS, 2011. SPSS for Windows, Version 20, SPSS Inc., Chicago, 2011.
• Tijen, W.F. 1982. Yumurta sektöründe uygulamalı tavuk ıslahı. Uluslararası Bilimsel Tavukçuluk Kongresi, 53-71, Ankara.
• Takma, Ç. ve H. Atıl. 2006. Bootstrap metodu ve uygulanışı üzerine bir çalışma 2. güven aralıkları, hipotez testi ve regresyon analizinde Bootstrap metodu. Ege Üniv. Ziraat Fak. Derg., 43(2):63-72.
• Ünver, Y. 2000. Yumurtacı damızlıklarda kısmi yumurta verim kayıtlarına ait parametre tahminleri, E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.
• Vits, A.,D. Weitzenburger, H. Hamann and O. Distl. 2006. Influence of differenttiers in furnished ceges and small group system on production traits, mortality, egg quality, bone strength claw length and keel bone deformities. Archivfur Geflügelkunde, 70(4):145-154.
• Yetişir, R. veM. Sarıca. 2004. Yumurta Tavuğu Yetiştiriciliği. Ed. Türkoğlu M., Sarıca M. Tavukçuluk Bilimi Yetiştirme, Besleme ve Hastalıklar.2. Baskı, Bey Ofset Matbaacılık, Ankara, 279-329.