Prediction of white spot disease susceptibility in shrimps using
decision trees based machine learning models
Tác giả: ran Thi Tuyen1 · Nadhir Al‑Ansari2 · Dam Duc Nguyen3 · Hai Minh Le4 · Thi Nga Quynh Phan1 · Indra Prakash5 · Romulus Costache6,7,8,9 · Binh Thai Pham
Applied Water Science
Quyển: (2024) 14:2 Trang:
Năm xuất bản: 10/2023
Tóm tắt
Gần đây, bệnh đốm trắng lây lan trên tôm đã ảnh hưởng lớn đến hoạt động nuôi trồng thủy sản trên toàn thế giới.
nền kinh tế của các nước, đặc biệt là các nước Đông Nam Á như Việt Nam. Căn bệnh chết người này ở tôm do vi rút Hội chứng đốm trắng (WSSV) gây ra. Các nhà nghiên cứu đang cố gắng tìm hiểu sự lây lan và kiểm soát căn bệnh này bằng cách thực hiện các nghiên cứu thực địa và trong phòng thí nghiệm xem xét ảnh hưởng của điều kiện môi trường đối với tôm bị ảnh hưởng bởi WSSV. Nhìn chung, họ chưa xem xét đến các yếu tố không gian trong nghiên cứu của mình. Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng các yếu tố không gian (khoảng cách đến đường và nhà máy) cũng như các yếu tố lý hóa của nước: Nhu cầu oxy hóa học (COD), Oxy hòa tan (DO), Độ mặn, NO3, P3O4 và pH, để xác định phát triển bản đồ mức độ nhạy cảm với WSSV của khu vực bằng cách sử dụng các mô hình Học máy (ML) dựa trên Cây quyết định (DT) là Cây ngẫu nhiên (RT), Cây bổ sung (ET) và J48. Hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng các biện pháp thống kê tiêu chuẩn bao gồm Diện tích dưới đường cong (AUC). Kết quả cho thấy mô hình ET có độ chính xác cao nhất (AUC: 0,713) trong dự đoán mức độ nhạy cảm với bệnh so với hai mô hình còn lại (RT: 0,701 và J48: 0,641). Bản đồ nhạy cảm với WSSV được phát triển bằng kỹ thuật ML, sử dụng phương pháp DT (ET), sẽ giúp những người ra quyết định lập kế hoạch và kiểm soát tốt hơn sự lây lan không gian của bệnh WSSV ở tôm.
Từ khóa
Đốm trắng · Cây ngẫu nhiên · Cây phụ · J48 · Dịch bệnh · Việt Nam