(Quevedo: UTEQ, 2024) Mora Sánchez, Jazmín Jamileth; Salinas Buestan, Néstor Rafael
Esta investigación desarrolla un modelo predictivo mediante técnicas de aprendizaje automático para estimar el peso del racimo de banano, dada la importancia como el alimento clave y liderazgo mundial de Ecuador en exportaciones. Conducida en Mata de Cacao, provincia de Los Ríos, empleando métodos de juicio, exploratorios y descriptivos para identificar variables significativas en el peso del racimo, como calibración superior, manos, semana y temperatura mínima. Se aplican cinco algoritmos, entre ellos Regresión de Gradiente Potenciado, Regresión de Ridge, Regresión de Vecinos Más Cercanos, Regresión Lasso y Gradient Boosting Machine con Implementación de Árboles Ligeros. Destacando la eficacia del algoritmo Gradient Boosting Machine con Implementación de Árboles Ligeros, este enfoque contribuye a mejorar la gestión agrícola y la planificación de cosechas.