demeterengteam/estimate-animal-welfare-condition

动物福利状况评估模块

基于随机森林算法的动物福利评估机器学习模块。可预测离散类别标签，如健康或患病。训练时需提供与问题领域相关的历史数据及希望模型学习预测的真实值，模型会学习数据与预测值之间的关系，通过决策树结构计算最佳问题以实现尽可能准确的估计。

核心功能与特性

• 算法训练、测试及指标计算：
  接收包含_训练特征_的数据集作为输入，执行训练、测试及指标计算。返回包含_训练结果_的对象，展示训练后使用的所有测试记录、算法预测结果及评估指标。

• 健康状况预测：
  接收包含_预测特征_的数据集作为输入，执行预测并返回包含_预测结果_的对象。

使用场景与适用范围

适用于需要通过历史数据训练模型来评估动物健康状况的场景，如畜牧业动物健康监测、动物研究中的福利状态评估等领域，可帮助快速判断动物健康类别。

使用方法与配置说明

环境要求

使用该组件需以下依赖：

拉取镜像

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/demeterengteam/estimate-animal-welfare-condition:latest

运行应用

可通过 docker-compose 运行应用：

Docker-compose 配置

在文件夹中创建 docker-compose.yml 文件：

docker-compose.yml 内容：

yaml
version: '3'

services:
    animalwelfare:
        image: docker.xuanyuan.run/demeterengteam/estimate-animal-welfare-condition:latest
        ports:
          - '${HOST_PORT}:8080'
        environment: 
          - AW_AIM_TRASLATOR_PREDICTION_URL=http://${HOST_IP}:${TRASLATOR_SERVICE_HOST_PORT}/demeter-csvManager/rest/traslator/v1/AnimalWelfarePrediction
          - AW_AIM_TRASLATOR_TRAINING_URL=http://${HOST_IP}:${TRASLATOR_SERVICE_HOST_PORT}/demeter-csvManager/rest/traslator/v1/AnimalWelfareTraining

在同一文件夹中创建 .env 文件：

.env 内容：

HOST_PORT=9180
HOST_IP=**插入主机IP**
TRASLATOR_SERVICE_HOST_PORT=**插入转换器组件端口**

配置说明：

• HOST_PORT：设置应用使用的端口（默认9180，可替换为其他端口）。
• HOST_IP：主机机器的正确IP地址。
• TRASLATOR_SERVICE_HOST_PORT：转换器服务组件使用的端口。

运行命令：

• 首次运行：docker-compose up
• 后续启动：docker-compose start
• 停止应用：docker-compose stop

数据准备与接口调用

在发送请求前，需通过https://hub.docker.com/repository/docker/demeterengteam/pilot4.2-traslator上传CSV格式数据。启动应用后，可使用REST客户端（如Postman）调用以下接口。

基础URL与请求头

基础URL：
http://[HOST]:[HOST_PORT]/EstimateAnimalWelfareConditionModule/ENDPOINT

请求头设置：

接口信息

重要注意事项

应用镜像未预加载任何训练数据模型，首次使用必须先执行训练请求，以创建预测所需的模型。后续使用无需重复训练，除非需要提高训练准确性。

源码

https://github.com/Engineering-Research-and-Development/demeter-estimate-animal-welfare-condition/tree/develop

许可证

https://img.shields.io/badge/License-AGPL%20v3-blue.svg](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0)