ПРЕДИКЦИЈА ДУЖИНЕ БОРАВКА ПАСА И МАЧАКА У ПРИХВАТИЛИШТУ ЗА ЖИВОТИЊЕ

Ана Граховац

doi:10.24867/27BE24Grahovac

Ана Граховац

DOI: https://doi.org/10.24867/27BE24Grahovac

Ključne reči: анализа и истраживање података, машинско учење, класификација

Apstrakt

У овом раду описан је поступак анализе и обраде података о усвојеним псима и мачкама из прихватилишта за животиње. Упоређивани су различити модели машинског ушења на проблему класификације животиња по предвиђеној дужини боравка у прихватилишту.

Reference

[1] W.P. Brown, J.P. Davidson, M.E. Zuefle, „Effects of phenotypic characteristics on the length of stay of dogs at two no kill animal shelters“, Journal of Applied Animal Welfare Science, 16(1), 2-18, 2013.
[2] W.P. Brown, K.T. Morgan, „Age, breed designation, coat color, and coat pattern influenced the length of stay of cats at a no-kill shelter“. Journal of Applied Animal Welfare Science, 18(2), 169-180, 2015.
[3] J. Bradley, S. Rajendran, „Increasing adoption rates at animal shelters: A two-phase approach to predict length of stay and optimal shelter allocation“, BMC Veterinary Research, 17, 1-16, 2021.
[4] A. Zadeh, K. Combs, B. Burkey, J. Dop, K. Duffy, Nosoudi, „Pet analytics: Predicting adoption speed of pets from their online profiles“, Expert Systems with Applications, 204, 117596, 2022.
[5] https://www.kaggle.com/datasets/aaronschlegel/austin-animal-center-shelter-intakes-and-outcomes (приступљено у новембру 2023)
[6] https://www.kaggle.com/datasets/yonkotoshiro/dogs-breeds (приступљено у новембру 2023)
[7] https://towardsdatascience.com/ml-intro-5-one-hot-encoding-cyclic-representations-normalization-6f6e2f4ec001 (приступљено у новембру 2023)