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On 2023年10月26日 下午5:32:03 [+0800], Gravatar 孟競傑:
  • Updated description of 牛隻乳量預測模型 from

    使用牛隻的每小時活動力、生理、繁殖紀錄以及每小時環境的資料,去預測牛隻7天後的泌乳量。 模型:使用weka load model 左圖為輸入檔案(上面是欄位名稱以及它的type): ![](https://hackmd.io/_uploads/rkmmrHIG6.png) 右圖為輸出之結果範例,(下面是每一筆資料的數值): ![](https://hackmd.io/_uploads/SJZ4Er8z6.jpg) 輸入資料:須包含以下欄位每個小時的資料:MeasurementCount、NotActive、Ruminating、Eating、Active、HighActive、Temperature、Temp1、Temp2、Humi1、Humi2、Light、Thi1、Thi2。資料的欄位名稱命名方式為w1_小時_欄位 (舉例:w1_00_MeasurementCount)。最後包含牛隻出生日期(birth_days)、該次分娩胎次(parity)、前次DIM(LastTime_DIM)、7天后的泌乳量(milk_7)。型態都是numeric。檔案為arff 檔,可使用weka內建功能轉換。 使用方式: Open file -> 選擇你的資料 -> Classify -> 在Result list 按右鍵,選擇Load model > 選擇下載的模型 -> 在Test options 中選擇Supplied test set -> Set -> Open file -> 選擇你的資料 -> 確認Class 正確 -> 對model 點右鍵 -> Re-evaluate model on current test set
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    使用牛隻的每小時活動力、生理、繁殖紀錄以及每小時環境的資料,去預測牛隻7天後的泌乳量。 模型:使用weka load model 左圖為輸入檔案(上面是欄位名稱以及它的type): ![](https://hackmd.io/_uploads/rkmmrHIG6.png) 右圖為輸出之結果範例,(下面是每一筆資料的數值): ![](https://hackmd.io/_uploads/SJZ4Er8z6.jpg) 輸入資料:須包含以下欄位每個小時的資料:MeasurementCount、NotActive、Ruminating、Eating、Active、HighActive、Temperature、Temp1、Temp2、Humi1、Humi2、Light、Thi1、Thi2。資料的欄位名稱命名方式為w1_小時_欄位 (舉例:w1_00_MeasurementCount)。最後包含牛隻出生日期(birth_days)、該次分娩胎次(parity)、前次DIM(LastTime_DIM)、7天后的泌乳量(milk_7)。型態都是numeric。檔案為arff 檔,可使用weka內建功能轉換。 此為整理完後的牛隻乳量預測檔 https://drive.google.com/file/d/1IC_NzWj_-9BGh-rUpHOdgN8xYrErGmh-/view?usp=drive_link 使用方式: Open file -> 選擇你的資料 -> Classify -> 在Result list 按右鍵,選擇Load model > 選擇下載的模型 -> 在Test options 中選擇Supplied test set -> Set -> Open file -> 選擇你的資料 -> 確認Class 正確 -> 對model 點右鍵 -> Re-evaluate model on current test set