Aplicación de minería de datos sobre un repositorio de variables fitofenológicas de cultivos cítricos para la extracción de conocimientos
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...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71509 http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-49.pdf |
| Aporte de: |
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Universidad Nacional de La Plata |
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Ciencias Informáticas metodología CRISP-DM Data mining cultivos cítricos modelos de predicción de rendimiento FruTIC manejo integrado de cultivos |
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Ciencias Informáticas metodología CRISP-DM Data mining cultivos cítricos modelos de predicción de rendimiento FruTIC manejo integrado de cultivos Ehman, Martín Surraco, Gabriel Eckert, Karina Garrán, Sergio Hochmaier, Vanesa Taie, Armando Aplicación de minería de datos sobre un repositorio de variables fitofenológicas de cultivos cítricos para la extracción de conocimientos |
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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. |
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Ehman, Martín Surraco, Gabriel Eckert, Karina Garrán, Sergio Hochmaier, Vanesa Taie, Armando |
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