Predicción del rendimiento de cosecha de palta Hass en Fundo Los Paltos
Publicado: 29 Dic 2025, 22:44
Predicción del rendimiento de cosecha de palta Hass
Fundo Los Paltos
Integrantes:
Resumen:
El estudio evalúa modelos de Machine Learning supervisado para predecir el rendimiento de aguacate Hass (Tn/Ha) usando datos históricos de Fundo Los Paltos (Perú, 2025).
Se aplica el framework DAY con un dataset de 245 registros y 38 variables climáticas, edáficas y de manejo. Se comparan Random Forest, Decision Tree, Ridge Regression y MLP, destacando Random Forest como el mejor modelo ($R^2=0.67$, MAE=2.45).
Hallazgos clave:
Fundo Los Paltos
Integrantes:
- BENITEZ QUIROZ, RAUL JONATAN
- PEÑA BENITES, ELVIS RUBÉN
- YANQUI YANQUE, SAUL WILLY
- VÉLEZ DURAND, GIANCARLO FRANCO
Resumen:El estudio evalúa modelos de Machine Learning supervisado para predecir el rendimiento de aguacate Hass (Tn/Ha) usando datos históricos de Fundo Los Paltos (Perú, 2025).
Se aplica el framework DAY con un dataset de 245 registros y 38 variables climáticas, edáficas y de manejo. Se comparan Random Forest, Decision Tree, Ridge Regression y MLP, destacando Random Forest como el mejor modelo ($R^2=0.67$, MAE=2.45).
Hallazgos clave:
- El rendimiento se correlaciona con horas frío, evapotranspiración y edad del cultivo.
- Los modelos superan en 25% a métodos tradicionales.
- Integración futura con IoT y explicabilidad SHAP.