基于机器学习和深度学习的辅助犬训练结果预测模型研究

为解决辅助犬训练高成本与高淘汰率问题，研究人员利用C-BARQ行为量表数据，对比SVM、XGBoost等6种AI模型在6月龄和12月龄阶段的预测效能。结果显示，SVM模型在12月龄数据中预测准确率最高达80%，证实传统机器学习对结构化行为数据的优势，为早期筛选优质工作犬提供自动化解决方案。

　　

在全球工作犬需求激增的背景下，辅助犬训练面临两大难题：一是高达50-70%的淘汰率导致单只犬培养成本攀升至4-7.5万美元；二是传统评估方法依赖后期专业训练阶段的直接观察，无法在幼犬社会化期（7-18月龄）实现早期预测。这种滞后性使得大量资源被投入最终可能失败的个体。针对这一瓶颈，由Dogvatar Inc.资助的国际研究团队首次系统评估了人工智能模型在辅助犬行为预测中的应用潜力。

研究团队从美国两家顶级机构——Canine Companions（服务犬）和The Seeing Eye（导盲犬）获取了15,346条幼犬行为数据，采用C-BARQ（Canine Behavioral Assessment & Research Questionnaire）量表在6月龄和12月龄两个关键发育节点采集行为特征。通过对比支持向量机(SVM)、随机森林等4种传统机器学习与多层感知器(MLP)、卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，结合SMOTE过采样和PCA降维技术，建立了跨机构、跨发育阶段的预测体系。

3.1. 12月龄C-BARQ数据的模型表现
SVM展现出最优异的性能，在服务犬数据集达到80%准确率（F1值0.80），导盲犬数据集71%。其特异性（Specificity）高达0.90，意味着对"不合格犬"的识别尤为精准。XGBoost以77%准确率紧随其后，而深度学习模型表现中庸（MLP 74%，CNN 74%），证实结构化表格数据更适配传统机器学习算法。

3.2. 6月龄数据的早期预测能力
尽管所有模型性能均有下降，SVM仍保持75%（服务犬）和70%（导盲犬）的稳定表现。值得注意的是，模型对12月龄数据的预测置信度（80.29%）显著高于6月龄（71.04%），反映行为特征随发育逐渐稳定的生物学规律。

3.3. 跨时间点的性能对比
12月龄数据使服务犬预测准确率提升5-11个百分点，导盲犬提升1-12个百分点。这种差异可能与导盲犬群体包含德国牧羊犬（行为变异更大）有关，暗示品种构成影响模型泛化能力。

这项发表于《Applied Animal Behaviour Science》的研究具有三重突破：首先，首次证明AI模型仅凭C-BARQ行为评分即可实现80%预测准确率，较传统逻辑回归（AUC 0.64-0.72）显著提升；其次，确立12月龄为最佳预测时间窗，为资源优化配置提供科学依据；最后，揭示SVM/XGBoost在结构化行为数据中的统治性优势，为工作犬智能化筛选树立新标准。

未来研究可沿三个方向拓展：整合生理指标与认知测试多模态数据、开发针对不同犬种的特异性模型、探索预测置信度与后续训练方案的关联。当前成果已为降低工作犬培养成本提供切实工具，其方法论更可推广至警犬、搜救犬等特种工作犬的选拔体系。