Predicción de la productividad por campaña del cultivo de arándano empleando variables biométricas y técnicas de aprendizaje automático

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Vasquez Velasco, Christian Richard Alberto
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/7283
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Arándano
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spelling Porras Cerrón, Jaime Carlos2e206e18-25a0-4f92-ab71-97a8cd08a517Vasquez Velasco, Christian Richard Alberto2025-09-03T20:35:19Z2025-09-03T20:35:19Z2025https://hdl.handle.net/20.500.12996/7283Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística AplicadaLa presente investigación fue realizada con el objetivo general de predecir la productividad por campaña del cultivo de arándano empleando datos biométricos y algoritmos de aprendizaje automático. Se empleó una investigación de nivel explicativo y diseño no experimental. Se utilizó los datos de una empresa agrícola productora de arándano ubicada en la región de La Libertad. La investigación planteó el uso de técnicas de aprendizaje automático para la predicción de la productividad por campaña del arándano, que consistió del uso de una partición inicial de datos por muestreo estratificado, validación cruzada por grupos en 20 folios e ingeniería de variables, que fue desarrollado con ayuda del programa estadístico R versión 4.4.2 y los paquetes tidyverse y tidymodels. Según los resultados, entre las variables más importantes, se registraron las semanas de cosecha y el número de ramas primarias terminales por planta. El mejor algoritmo de aprendizaje automático que permitió estimar la productividad de cada actividad de arándano utilizando las variables biométricas de la planta es el algoritmo Gradiente Boosting - XGBoost, que tiene el mejor balance o control de errores y mayor calidad predictiva.This research was conducted with the general objective of predicting the productivity per season of blueberry crop using biometric data and machine learning algorithms. An explanatory level research and non-experimental design was used. Data from a blueberry producing agricultural company located in the region of La Libertad were used. The research proposed the use of machine learning techniques for the prediction of blueberry productivity per season, which consisted of the use of an initial data partition by stratified sampling, cross validation by groups in 20 folds and variable engineering, which was developed with the help of the statistical program R version 4.4.2 and the packages tidyverse and tidymodels. According to the results, among the most important variables, harvest weeks and the number of terminal primary branches per plant were recorded. The best machine learning algorithm that allowed estimating the productivity of each blueberry activity using the biometric variables of the plant is the Gradient Boosting algorithm - XGBoost, which has the best balance or error control and higher predictive quality.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Arándanohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Predicción de la productividad por campaña del cultivo de arándano empleando variables biométricas y técnicas de aprendizaje automáticoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística Aplicada72928154https://orcid.org/0000-0001-9805-878507511794https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro542027Sotomayor Ruiz, Rino NicanorMiranda Villagomez, Clodomiro FernandoSoto Rodríguez, Iván DennysORIGINALvasquez-velasco-christian-richard.pdfTexto completoapplication/pdf4885790https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d087ab22-3331-4a89-a712-53019fbdbda7/download95c25684ec0c57c5efbda9ea963d52d6MD55TURNITIN VASQUEZ.pdfInforme originalidadapplication/pdf5256689https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f13cc798-7102-42f6-8625-c7fec43c251e/download4eeb3b139e0d3e3979d71f09d8585136MD56Formato de REPOSITORIO.pdfAutorizaciónapplication/pdf643599https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/05426e6e-5c8f-4e80-8e7e-75eca64267e6/download4a9cf8e09323b63b050135d4db1ba162MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/0ffd79b2-8dd4-4e38-8b36-64d6c8918c1d/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD54TEXTvasquez-velasco-christian-richard.pdf.txtvasquez-velasco-christian-richard.pdf.txtExtracted texttext/plain102438https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f3075be8-0fd4-4112-b986-6fa875198248/download67f538d6e0e6d8c0e2674ad22060b7f3MD58TURNITIN VASQUEZ.pdf.txtTURNITIN VASQUEZ.pdf.txtExtracted texttext/plain101951https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/0d3cba13-390b-4976-90a7-a2eb3e2bb94d/downloadba7e4416f8440d57a3025d6317cfaed8MD510Formato de REPOSITORIO.pdf.txtFormato de REPOSITORIO.pdf.txtExtracted texttext/plain1489https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fb481f41-8429-4608-9e9e-ce4d294408d2/downloadf93a623b752a5745ec13a3c7119940ceMD512THUMBNAILvasquez-velasco-christian-richard.pdf.jpgvasquez-velasco-christian-richard.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4437https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/1af6b8e7-c330-49d3-809e-42bdb41d9f8d/download8531c7f964d81430391151bfc0e4a8d2MD59TURNITIN VASQUEZ.pdf.jpgTURNITIN VASQUEZ.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2676https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/13dfd560-dac4-4176-b11b-06e04b6dea74/download9743f4b9a3a1610ba3317daebfa1a858MD511Formato de REPOSITORIO.pdf.jpgFormato de REPOSITORIO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5467https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b3bd8fe2-f198-4459-b026-8e58ec444b3a/download8e14275f9e3c13f86924d5fd88faf848MD51320.500.12996/7283oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/72832025-10-14 22:18:13.206https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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