Aplicación del Machine Learning en agricultura de precisión
DOI:
https://doi.org/10.33131/24222208.356Palabras clave:
Smart Agriculture, Machine Learing, KNN, Accuracy Score, Decision TreeResumen
El presente artículo propone un modelo de Machine learning para predecir el estado de la cosecha a partir de información de consumo de pesticidas y otras variables del cultivo, para lo cual se sigue la metodología de machine learning, la cual consiste en cuatro pasos que son: 1. Preprocesamiento y análisis de la información, 2. Separación de los datos de entrenamiento, test y validación.3 selección de los modelos, 4 evaluación hiperparámetros del modelo a partir de una métrica. Para eso se proponen cinco modelos de clasificación, para la evaluación se toma como métrica Accuracy score, como resultado final se obtienen los valores de los hiperparámetros correspondientes a los Modelos y se selecciona uno de ellos
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