Aplicación de minería de datos sobre un repositorio de variables fitofenológicas de cultivos cítricos para la extracción de conocimientos

• Autores: Ehman, Martín; Surraco, Gabriel; Eckert, Karina; Garrán, Sergio; Hochmaier, Vanesa; Taie, Armando
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; metodología CRISP-DM; Data mining; cultivos cítricos; modelos de predicción de rendimiento; FruTIC; manejo integrado de cultivos
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El desarrollo sustentable y eficiente de los cultivos implica un seguimiento sobre los factores que afectan a los mismos. Esta investigación busca determinar las características que influyen en el desarrollo de los cultivos cítricos a través de las variables fitofenológicas que son almacenadas en el sistema FruTIC, mediante técnicas de minería de datos. La metodología utilizada es CRISP-DM y la implementación en el lenguaje R. Los modelos de clasificación construidos fueron evaluados con las métricas Kappa y área bajo la curva ROC; y los de regresión, con el RMSE y R2. La predicción de las variables tuvieron una precisión superior al 76% para la mayoría de los modelos, excepto para minador y Diaphorina; aun así se pudieron identificar y cuantificar la importancia de los atributos predictores con respecto a cada una de las variables objetivos definidas. De los modelos implementados random forest y xgboost obtuvieron mejor desempeño.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa