Evaluación de la Eficacia de Modelos de Machine Learning para la toma de decisiones basado en Datos Meteorológicos en la producción agrícola.

Nahomi Machuca; Marlon Renne Navia Mendoza; Luis Cedeño Valarezo

doi:10.46480/esj.9.2.232

Autores/as

Nahomi Machuca Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Autor
Dr. Marlon Navia Mendoza Universidad Técnica de Manabí Autor
Dr. Luis Cedeño Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López, Carrera de Cumputación, Grupo SISCOM Autor

DOI:

https://doi.org/10.46480/esj.9.2.232

Palabras clave:

predicción agrícola, modelos predictivos, clima, Gradient Boosting, Random Forest

Resumen

Contexto: El clima es uno de los factores que mas suele influir en la produccion agrıcola. Este estudio evalua la eficacia de modelos de Machine Learning en la prediccion del rendimiento agrıcola basado en datos meteorologicos. Metodología: Se utilizo una metodologıa basada en OSEMN (Obtain, Scrub, Explore, Model, Interpret) para el tratamiento de datos y la construccion de modelos, evaluando su desempe´ño y precision de la prediccion mediante metricas estadısticas. Se analizaron modelos basados en las tecnicas Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost y SVM. Resultados: El modelo XGBoost obtuvo el mejor rendimiento predictivo en terminos de precision (MAE = 0.1104, RMSE = 0.1367), seguido por Gradient Boosting (MAE = 0.1104, RMSE = 0.1370), mientras que SVM presento la menor capacidad predictiva en este contexto (MAE = 0.1223, RMSE = 0.1529). Conclusiones: Estos hallazgos evidencian el potencial de los enfoques basados en arboles de decision para anticipar cambios en la
produccion agrıcola y mejorar la planificacion en funcion de las condiciones climaticas.

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