通过自动化健康监测技术的数据以及其他奶牛健康预测因素，筛选和选择合适的机器学习算法来开发模型，以便对奶牛进行临床检查

《Journal of Dairy Science》：Screening and selection of a machine learning algorithm for development of a model to select cows for clinical examination using data from automated health monitoring technologies and other predictors of cow health

本研究通过整合自动化健康监测系统（AHMS）数据和非传感器管理指标，构建了一个机器学习算法（MLA）筛选框架，比较了26种非深度学习算法和4种深度学习模型，最终发现XGBoost算法在灵敏度82.4%、特异性86.4%、F1分数0.56和AUC 84.4%等指标上表现最佳，并具备处理缺失数据的能力。研究验证了树 ensemble算法在时间序列数据中的有效性，为奶牛健康实时预警提供了算法基础。

　　本研究旨在构建一个框架，用于训练和选择机器学习算法（MLA），以利用多个自动健康监测系统（AHMS）和非传感器数据，每日对奶牛健康状况进行分类。通过整合可穿戴传感器、非可穿戴传感器以及可能对预测奶牛健康具有价值的非传感器数据，我们收集了大量奶牛数据，包括临床健康状态等关键指标，从而为算法筛选和比较提供坚实的数据基础。研究涵盖了1,252头荷斯坦奶牛，总共有22,415个奶牛日记录，共包含49个特征。这些数据被划分为训练集和测试集，比例为80:20，分别包含17,887和4,528个奶牛日记录。数据预处理包括自动和手动的缺失值填补以及标准化操作，确保了数据的完整性和一致性。

研究团队采用了开源的自动化机器学习（AutoML）工具Lazy Predict Classifier（LZP）来训练和比较非深度学习的MLA。通过LZP，我们测试了26种非深度学习算法，并选择了表现最佳的XGBoost、AdaBoost、最近质心（Nearest Centroid）和伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）算法进行进一步的优化和比较。随后，这些非深度学习算法与更复杂的深度学习算法，如多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）模型进行了对比分析。所有算法在训练和评估后，基于多个性能指标进行了综合比较，最终确定了表现最优的算法。

XGBoost算法在多种性能指标上表现突出，包括灵敏度（Se）达到82.4%，特异性（Sp）为86.4%，精确度（Prec.）为42.6%，负预测值（NPV）为97.6%，F1分数为0.56，以及曲线下面积（AUC）为84.4%。这些结果表明，XGBoost不仅在识别奶牛健康问题方面具有较高的准确率，还能有效处理缺失数据，使其在实际应用中更具鲁棒性。相比之下，其他深度学习算法在某些指标上表现稍逊，尽管它们在特定条件下可能具有优势。此外，XGBoost在标准化数据和非标准化数据上的表现几乎一致，这进一步增强了其在实际应用中的适应性。

研究还涉及了对数据集和预处理方法的详细分析，以确保模型的训练和评估能够在商业农场环境中具有可行性。通过创建多个数据集，包括未填补数据集、填补数据集、标准化数据集以及填补并标准化数据集，我们模拟了不同数据可用性场景，以评估不同算法在这些条件下的表现。这些数据集的构建有助于识别最适合商业部署的算法，因为填补和标准化可以自动应用于农场收集的原始数据。研究团队还通过网格搜索（GridSearchCrV）和交叉验证对选定的非深度学习算法进行了手动优化，调整了关键的超参数，如估计器数量、学习率和最大树深度，以提高模型的预测性能。

此外，研究还评估了深度学习算法在不同数据集上的表现。尽管深度学习模型在处理时间序列数据和复杂模式方面具有优势，但在当前的数据集规模下，它们的表现并未显著优于非深度学习模型。这可能是因为深度学习模型通常需要更大的数据集来避免过拟合，而本研究的数据集虽然规模较大，但仍可能不足以充分训练深度学习模型。相比之下，基于树的集成学习模型，如XGBoost和AdaBoost，在处理不同数据集和性能指标时表现出更高的鲁棒性，这使得它们成为奶牛健康分类的优选方案。

研究结果表明，集成学习模型在奶牛健康预测中具有显著优势。尽管它们在特异性和精确度方面略逊于某些深度学习模型，但它们在整体性能和稳定性方面表现更优。XGBoost和AdaBoost算法在多个性能指标上均表现出色，尤其在处理缺失数据和不同数据集时具有较高的鲁棒性。此外，这些算法在不同数据预处理步骤中的表现相对稳定，这表明它们能够适应实际农场环境中的数据波动。

在研究的讨论部分，作者指出，尽管深度学习模型在某些特定任务中表现出色，但在当前数据集和应用场景下，非深度学习模型，特别是集成学习模型，仍然是预测奶牛健康状况的首选。这主要是因为深度学习模型通常需要大量的数据来避免过拟合，而当前的数据集虽然较大，但仍可能不足以充分训练这些模型。此外，集成学习模型在处理不同数据集和性能指标时表现出更高的鲁棒性，这使得它们更适合商业应用。同时，作者也提到，一些非深度学习模型在处理不平衡数据集时存在局限，需要额外的调整或优化才能达到最佳性能。

本研究的局限性包括数据采集的高成本和复杂性，以及算法训练过程中对数据不平衡的处理不够充分。为了确保数据质量，研究仅限于单一农场的数据，这可能影响结果的外部有效性。此外，数据预处理过程中，缺乏对主要类别不平衡的控制，未进行特征选择，以及对某些特征（如瘤胃传感器数据）进行了大量的填补操作，这些都可能对模型性能产生一定影响。因此，未来的算法开发和优化工作需要更加细致地处理这些问题，以提高模型的准确性和鲁棒性。

综上所述，本研究为奶牛健康预测提供了一个全面的框架，通过整合多种传感器数据和非传感器数据，训练和评估了多种机器学习算法。研究结果表明，集成学习模型，特别是XGBoost和AdaBoost，能够有效识别奶牛健康问题，适合在商业农场中应用。未来的工作应进一步优化这些模型，以提高其在实际环境中的性能，并探索更复杂的特征工程方法，以实现更早的疾病预测和干预。