Descrição
Alpacas pertencem a família de camílideos originários dos Andes concretamente na região do Perú, Bolivia, Equador e Chile. Eles constituem um recurso socioeconômico valioso derivado das suas características especiais da sua fibra, pele e carne. O conhecimento do peso vivo dos animais permite e garante alimentação balanceada, adosão de medicamentos corretamente, avaliação do desempenho produtivo, orientação nas decisões de manejo e comercialização e mais. Este estudo pressupõe a utilização de Modelos de Regularização como Ridge Regression, Lasso Regression e Elastic Net, que são técnicas utilizadas para melhorar a generalização de modelos de regressão reduzindo overfitting e melhorando a estabilidade das estimativas. Estes Modelos foram aplicados em um banco de dados referente a medidas biométricas de alpacas de raça huacaya onde a variável resposta corresponde ao Peso Vivo (PV) do animal. Os parâmetros dos modelos foram estimados no software R. Em geral, os três modelos se ajustaram aos dados. O modelo Ridge Regression, com RMSE igual a 2,077 mantém todos preditores enquanto que Lasso Regression com RMSE igual a 2,141 e Elastic Net com RMSE igual a 2,129 descartaram ou reduziram alguns. As variáveis Languna e Perímetro Abdominal (AP) se destacam como as variáveis mais importantes.
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