Técnicas de Machine Learning para determinar la producción de cultivos y personal requerido en las campañas de cosecha de la empresa Fundos Rejas SAC

Abstract

Diferentes empresas están utilizando técnicas de Machine Learning para analizar sus conjuntos de datos con la finalidad de encontrar comportamientos y patrones que les permitan crear modelos matemáticos predictivos, que a su vez pueden predecir diferentes variables de salida para determinar la producción y la cantidad de personal requerido para los cultivos de palta, arándano y mandarina. En el presente estudio, se utilizó una base de datos que comprende los años de campañas de cosecha (2019 a 2022). Para ello, la metodología CRISP-DM para obtener un mejor alineamiento en la etapa de desarrollo. Se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado entre ellas Regresión lineal Múltiple, Árbol de Regresión y Vectores de Soporte de Regresión, para medir el modelo que tiene mejor desempeño se utilizaron las métricas como el R2 y RMSE. Dentro de los resultados obtenidos, se obtuvo que, para determinar la producción del cultivo de palta, la mejor técnica fue la de Regresión Lineal Múltiple y para los cultivos de arándano y mandarina fue el Árbol de Regresión, por otro lado, para determinar la cantidad de trabajadores para el cultivo de palta el mejor modelo fue Árbol de Regresión y para los cultivos de mandarina y arándano fue el SVR.