https://doi.org/10.37815/rte.v35n3.1069

Artículos originales

Desarrollo de un modelo predictivo utilizando técnicas de aprendizaje
supervisado para detectar la moniliasis en plantas de cacao de la Provincia de
Orellana

Development of a predictive model using supervised learning techniques
to detect moniliasis in cocoa plants in the Province of Orellana

Danny
Jesiel Castillo Lapo1 https://orcid.org/0000-0002-0330-1947,

Mariuxi Noemí Ramírez Cambo1  https://orcid.org/0000-0001-6971-5109, Wilson Gustavo
Chango Sailema1 https://orcid.org/0000-0003-3231-0153, Pedro Stalyn Aguilar Encarnación1 https://orcid.org/0009-0005-1664-2280

1Escuela
Superior Politécnica de Chimborazo, Espoch Sede Orellana, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2023/09/05

Aceptado:       2023/12/14

Publicado:
2023/12/30

Resumen

La respuesta al enigma de la moniliasis se
encuentra en la ciencia y la tecnología con el proyecto desarrollado en la
Provincia de Orellana, en donde la moniliasis es una enfermedad fúngica que
causa efectos devastadores incluyen do la pudrición de las flores, vainas y
frutos de cacao, lo que conlleva pérdidas significativas a los agricultores. La
moniliasis afecta gravemente a los cultivos de cacao y resulta difícil detectar
su presencia tempranamente. Para lograr la detección de esta enfermedad, se
recopilaron datos obtenidos de sensores y registros manuales para entrenar y
validar un modelo predictivo mediante aprendizaje supervisado, en donde se
analizó las condiciones ambientales y los síntomas de la enfermedad. Se aplicó
la metodología de la ciencia del diseño basada en tres ciclos: el ciclo de
relevancia, rigor y diseño. En el ciclo de relevancia se definió el problema y
la necesidad del modelo, en el ciclo de rigor se realizó una investigación
preliminar para determinar la viabilidad del objetivo y, por último, en el
ciclo de diseño se modelaron los datos con algoritmos de aprendizaje automático
y se implementó el modelo de predicción, probándolo para verificar su correcto
funcionamiento.

Sumario: Introducción,
Metodología, Resultados, Discusión y Conclusiones.

Como citar: Castillo,
D., Ramírez, M., Chango, S. & Aguilar, P. (2023). Desarrollo de un
modelo predictivo utilizando técnicas de aprendizaje supervisado para
detectar la moniliasis en plantas de cacao de la Provincia de Orellana. Revista
Tecnológica - Espol, 35(3), 46-67. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1069

El modelo se compartió con las familias cacaoteras
de Orellana, demostrando su eficacia. Esto permitirá a los agricultores tomar
medidas de control adecuadas y oportunas para prevenir la propagación de la
enfermedad y, por lo tanto, aumentar la producción y la calidad del cacao.

Palabras clave: Scikit-Learn,
PWA, MongoDB, React.js, Python.

Abstract

The answer to the moniliasis
enigma lies in science and technology with the project developed in Orellana
Province, where moniliasis is a fungal disease that causes significant losses
to farmers. Moniliasis severely affects cocoa crops, and it is difficult to
detect its presence early.  Data from
sensors and manual records were collected to train and validate a predictive
model using supervised learning, where environmental conditions and disease
symptoms were analysed. Design science methodology was applied based on three
cycles: the relevance, rigour and design cycle. In the relevance cycle the
problem and the need for the model were defined, in the rigour cycle a
preliminary investigation was carried out to determine the feasibility of the
objective and finally in the design cycle the data was modelled with machine
learning algorithms and the prediction model was implemented and tested to
verify its correct functioning.

The model was shared with cocoa
farming families in Orellana, demonstrating its effectiveness. This will allow
farmers to take appropriate and timely control measures to prevent the spread
of the disease and thus increase cocoa production and quality.

Keywords: Scikit-Learn, PWA, MongoDB, React.js, Python.

Introducción

El cacao es un cultivo de importancia a escala mundial, pero su
rendimiento está severamente limitado por enfermedades como la moniliophthora Pod Rot (MPR) causada por el hongo Moniliophthora roreri. Varios
estudios demuestran que esta enfermedad es uno de los principales factores
limitantes de la producción de cacao en América Latina (Leandro-Muñoz et al., 2017).

Caicedo (2019) destaca que el hongo moniliophthora roreri es
considerado el mayor problema en Ecuador, generando pérdidas significativas a
los agricultores y afectando la rentabilidad. Por otro lado, Jha et al. (2019) argumentan que la agricultura enfrenta
desafíos todos los días, los que van desde la siembra hasta la cosecha de
cultivos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desempeñan un
papel importante en la calidad de la cosecha de cultivos. Además, se menciona
que la detección temprana de la moniliasis una enfermedad fúngica que afecta a
varios tipos de plantas y frutas, en particular al cacao causando la pudrición
de las vainas, lo que a su vez daña las semillas es crucial identificar
rápidamente la presencia de esta enfermedad y tomar medidas preventivas o de
control antes de que la infección se propague y cause daños significativos. Al
identificar la moniliasis en sus etapas iniciales, se pueden implementar
tratamientos adecuados y prácticas de gestión para minimizar el impacto en los
cultivos y, en última instancia, proteger la producción agrícola.

El problema de investigación planteado es la detección de la moniliasis
en plantas de cacao de la Provincia de Orellana. El objetivo principal es
desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de aprendizaje supervisado
para detectar esta enfermedad.

Para cumplir con esta finalidad, se utilizó la metodología Ciencia del
Diseño, un enfoque basado en la investigación científica, proporcionando un
marco estructurado para abordar problemas complejos basándose en tres ciclos.
Esta investigación es de suma
importancia porque se puede detectar la presencia de la moniliasis a
través de variables microclimáticas y cuantitativas:
lluvia, temperatura, reacción de hipersensibilidad,
punto de rocío, velocidad del viento, dirección y
ráfagas, cantidad de plantas, frutos, incidencia y el porcentaje severidad de
datos históricos recopilados manualmente y mediante el uso de un pluviómetro
S-RGF-M002.

Para lograr que el modelo sea accesible de manera sencilla para los
agricultores, se diseñó una Aplicación Web Progresiva (PWA). De acuerdo con la
definición de Bernardi et al. (2018), una PW
representa una innovadora metodología de desarrollo de software. A través de esta aplicación, los usuarios
tienen la posibilidad de introducir datos relacionados con sus plantas de cacao
y, como resultado, obtendrán el porcentaje de precisión de tener o no la
enfermedad.

Por otro lado, el modelo se entrenó utilizando
técnicas de aprendizaje supervisado el cual “está compuesto por algoritmos que
intentan encontrar relaciones y dependencias entre un elemento objetivo” (Ovalle, 2022). Asimismo, para su entrenamiento se utilizó la librería scikit-learn.
El backend del modelo está desarrollado en Python,
“un lenguaje de programación de alto nivel debido a su facilidad y código
abierto” (Susilo et al., 2021).

Para el frontend se utilizó React.js, una librería de JavaScript.  Boersma y Lungu
(2021)  argumentan que es ampliamente utilizada, ya que
permite a los desarrolladores crear interfaces de usuario para la web. La base
de datos utilizada fue MongoDB.

Se espera que el modelo predictivo desarrollado pueda detectar la
presencia de moniliasis con un alto porcentaje de precisión, utilizando los
datos históricos recopilados manualmente mediante el uso de un pluviómetro.
Además, se espera que este modelo pueda ayudar a los agricultores a prevenir la
aparición de la enfermedad y reducir las pérdidas en la cosecha del cacao.

El esquema para el desarrollo del presente proyecto es el siguiente: en
el apartado 2 se describe la metodología utilizada para la implementación del
modelo, en el apartado 3 se presentan los resultados obtenidos y discusión, y
en la sección 4 se muestran las conclusiones del proyecto.

Metodología

Este proyecto se realizó en la Provincia de
Orellana, cantón Francisco de Orellana. Se tomó una muestra de 20 familias
cacaoteras para realizar el entrenamiento del modelo. Para implementar el
modelo predictivo se utilizó la metodología Ciencia del Diseño (Horst Rittel, 1960).  Esta
metodología se basa en tres ciclos:
relevancia, rigor y diseño. “La herramienta principal para estos ciclos
es la investigación y búsqueda de información útil para la construcción de un
artefacto dentro de un contexto” (Robles et al., 2019).

El ciclo de relevancia implica examinar los
requisitos del mercado y el entorno en el que se utilizará
el producto. El ciclo de rigor se basa en la búsqueda de
información pertinente, como soluciones previas y los conocimientos
técnicos necesarios. Finalmente, en el ciclo de diseño se
evalúan varias respuestas al problema utilizando una variedad
de herramientas para confirmar su eficacia. Estos tres
ciclos se representan esquemáticamente en la Figura
1.

Figura 1

Metodología de Ciencia de Diseño aplicada
al modelo predictivo

Nota: Esquema de Ciencia de Diseño tomada de (Robles et al., 2019).

Ciclo de relevancia

Definición del problema

Este estudio, se propuso abordar el
problema de la moniliasis en plantas de cacao en la Provincia de Orellana. “La
moniliasis es una enfermedad fúngica que ataca el cultivo de cacao, causada por
el basidiomycete Moniliophthora
roreri” (Correa et al., 2014). Esta enfermedad
genera pérdidas significativas en las cosechas de cacao, y para definir
claramente este problema, se realizó una revisión de la literatura para
entender cómo afecta al cultivo de cacao. También se entrevistó a expertos en
el campo, como agrónomos y agricultores, de esta manera se obtuvo información
de primera mano sobre el impacto de la enfermedad en la región. A partir de
estos datos, se definió el problema como “La necesidad de predecir la aparición
de la moniliasis en plantas de cacao en la provincia de Orellana para ayudar a
los agricultores a prevenir la enfermedad y reducir las pérdidas en la
cosecha”.

Ciclo de rigor

Investigación preliminar

De acuerdo con sus investigaciones, Carrera et al. (2014) han demostrado que el cacao es de gran importancia económica y
social en Ecuador, pues aproximadamente el 13% de la población económicamente
activa agrícola de este país se relaciona de algún modo con dicho cultivo. De
igual manera, Ricardez et al. (2016)
mencionan que la moniliasis ocasiona daños en los frutos de cacao como
deformaciones y manchas color café (“chocolate”) en cualquier etapa de
desarrollo, lo que tiene un alto impacto económico que ocasiona el abandono del
cultivo, o su reemplazo.

La Provincia de Orellana está
situada en la parte nororiental de la región amazónica donde habitan
familias indígenas cacaoteras que cultivan orgánicamente este cultivo.

El cultivo de cacao y su impacto económico
y social en Ecuador, particularmente en este sector, es de gran relevancia. Sin
embargo, es importante destacar que, además de estos aspectos agrícolas y
sociales, se presentan las diferentes herramientas y tecnologías que se
utilizarán para llevar a cabo este proyecto.

El Aprendizaje
Supervisado es una técnica
de aprendizaje automático que construye un modelo predictivo
utilizando datos de entrenamiento a partir de datos no etiquetados,
“este algoritmo busca crear un modelo que pueda realizar predicciones acerca de
los valores de respuesta para un nuevo conjunto de datos” (Gramajo et al.,
2020).

Python es un lenguaje de programación de alto nivel interpretado,
orientado a objetos, con semántica dinámica y administración automática de
memoria (Fernández et al., 2018).

Scikit-Learn es una librería de código abierto en Python que se puede utilizar
para el procesamiento de datos, reducción de la dimensionalidad, clasificación,
regresión, agrupamiento y selección de modelos. Los resultados de la evaluación
pueden ser en forma de tiempo de ejecución, precisión, matriz de confusión,
tasa de falsos positivos, tasa de falsos negativos, precisión, recordar, y
otros (Susanto et al., 2020).

Mongo DB es una base de datos con un
entorno de código abierto que se fundamenta en el almacenamiento
masivo de datos a través de archivos distribuidos con eficiencia de acceso.

React.js es una librería JavaScript de código abierto utilizada para
construir interfaces de usuario interactivas y creativas que se emplea
ampliamente en el desarrollo de aplicaciones web de una sola página
(Single-Page Applications) y aplicaciones móviles. Fortunato & Bernardino (2018) afirman que la PWA
es una nueva tecnología que permite que una aplicación esté disponible en
cualquier dispositivo con acceso a un navegador web, sin necesidad de
desarrollar la aplicación de forma nativa, específicamente, para un dispositivo
o sistema operativo determinado.

Docker es un proyecto de código abierto, independiente de lenguajes y
bases de datos, ejecutándolos dentro de contenedores. Un contenedor es una
agrupación de aplicaciones junto con sus dependencias, que comparten el kernel del sistema operativo (Oliveira et al., 2022).

Ciclo de diseño

Se definieron las siguientes variables para
el entrenamiento del conjunto de datos: lluvia, temperatura, HR, punto de
rocío, velocidad del viento, dirección y ráfagas, cantidad de plantas, frutos,
incidencia y el porcentaje de severidad. Se realizaron pruebas para
identificar valores atípicos y se evaluó el rendimiento de diferentes
algoritmos para elegir el que obtenga mejor resultado de precisión.

Después de recolectar los datos de la
muestra, se realizaron pruebas con diferentes algoritmos para identificar el
mejor resultado. Se emplearon técnicas de análisis estadístico para evaluar la
eficiencia, capacidad de almacenamiento, tiempo de respuesta y otras métricas
pertinentes.

Para el
modelado de datos se utilizaron las siguientes tecnologías: herramienta GitHub
para el control de versiones del proyecto, lenguaje de programación Python para
el backend, React.js para el frontend. Se eligió la
base de datos mongodb y Docker para el despliegue de
la aplicación.

Se implementaron
medidas adecuadas para garantizar la privacidad y confidencialidad de los datos
de acuerdo con la ley vigente, lo que implica garantizar que los datos sean
almacenados y utilizados de manera segura, y que solo sean accesibles para las
personas autorizadas involucradas en el proyecto.

Obtener una
muestra representativa de la población de plantas de cacao puede ser un desafío
logístico y requerir un muestreo cuidadoso al igual que la variabilidad de las condiciones ambientales puede
dificultar la creación de un modelo efectivo en diferentes escenarios y
ubicaciones. Otra limitación es la evolución y cambios en la moniliasis que
pueden afectar la eficacia del modelo predictivo a medida que se enfrenta a
nuevas cepas o cambios en la enfermedad.

Se
anticipa que los hallazgos y la estructura del estudio son presentados de
manera exhaustiva y comprensible para facilitar la reproducción de la
investigación por parte de otros investigadores. Es esencial proporcionar una
descripción precisa de los procedimientos y enfoques utilizados, asegurándose
de que se presenten sin ambigüedades. Además, es necesario definir
minuciosamente las variables y medidas involucradas en el estudio, brindando
detalles específicos que permitan una comprensión completa de su significado y
aplicabilidad.

Diseño conceptual

Figura 2

Arquitectura del Modelo de Predicción

Implementación y evaluación

Para
evaluar el rendimiento de diferentes algoritmos en la predicción de la
moniliasis en plantas de cacao, se utilizó un conjunto de datos que contenía
información del sensor y de la planta. El conjunto de datos incluía 10
variables características: Rain, Temperature, RH
(Relative Humidity), DewPoint,
WindSpeed, GustSpeed, WindDirection, planta, fruto y severidad (%), y una
variable objetivo para la predicción, que fue incidencia.

Así
también, con el objetivo de comparar los resultados entre los datos originales,
los datos normalizados y los datos discretizados, se aplicaron las técnicas de
normalización y discretización a las variables características. La
normalización se utilizó para ajustar los valores de las variables dentro de un
rango específico y eliminar diferencias de escala, mientras que la
discretización se empleó para convertir las variables continuas en categorías o
intervalos discretos.

Al
obtener los conjuntos de datos normalizados y discretizados, se procedió a
evaluar los diferentes algoritmos utilizando estos conjuntos junto con los
datos originales. De esta manera, se pudo analizar la influencia de la
normalización y la discretización en el rendimiento de los algoritmos y
determinar cuál de ellos producía las mejores predicciones. Esta comparación
permitió examinar la efectividad de los procesos de normalización y
discretización en la mejora de los resultados de predicción, así como comprender
cómo estos procesos afectan la capacidad de los algoritmos para detectar
patrones y relaciones en los datos.

Algoritmos para reducir la dimensionalidad

En la
primera prueba se comparó el rendimiento de algoritmos KPC con tres kernels. Para cada algoritmo, se midió su precisión
utilizando la métrica de precisión (accuracy score).

KPCA (Kernel PCA)

El método KPCA (Kernel
PCA) es una extensión del PCA que permite realizar la reducción de
dimensionalidad, empleando funciones de kernel no
lineales. Se probaron tres kernels diferentes en
KPCA:

Kernel: Linear

Se aplicó
KPCA con un kernel lineal, lo que significa que se
utilizó una función de kernel lineal para la
reducción de dimensionalidad.

Kernel: Polynomial

En este
caso, se utilizó un kernel polinomial en KPCA, lo que
implica que se usó una función de kernel polinomial
para la disminución de dimensionalidad.

Kernel: RBF (Radial Basis Function)

Se
implementó un kernel RBF en KPCA, lo que significa
que se empleó una función de kernel de base radial
para la reducción de dimensionalidad.

Los
resultados de las pruebas usando los datos originales, normalizar y
discretizar, se presentan en la Tabla 1.

Tabla 1

Rendimiento de algoritmos KPC

ALGORITMO KPCA

KERNEL

VALOR OBTENIDO

Datos originales

Linear

1.0

Polynomial

0.9865

RBF

0.9373

Datos normalizados

Linear

0.8611

Polynomial

0.8194

RBF

0.8835

Datos discretizados

Linear

0.9373

Polynomial

0.9492

RBF

0.7731

El
análisis de los resultados indica claramente que el kernel
lineal obtuvo el mejor rendimiento en comparación con los kernels
polinómico y RBF. Este kernel logró un puntaje más
alto en todas las métricas evaluadas: el puntaje original, el puntaje
normalizado y el puntaje discretizado. Estos resultados sugieren que la
proyección de los datos en un espacio de menor dimensión, utilizando el kernel lineal, conservó mejor la estructura de los datos
originales en comparación con los otros kernels. Por
lo tanto, si se busca obtener el mejor rendimiento posible con el algoritmo
KPCA, el kernel lineal sería la elección preferida
con base a estos resultados.

En cuanto
a las pruebas realizadas con los algoritmos PCA e IPCA, arrojaron los
siguientes resultados.

Tabla 2

Rendimiento de los algoritmos PCA e IPCA

TIPO DE DATOS

ALGORITMOS

VALOR OBTENIDO

Datos originales

PCA

1.0

IPCA

1.0

Datos Normalizados

PCA

0.8373

IPCA

0.8179

Datos discretizados

PCA

0.9373

IPCA

0.9552

Los
resultados de las pruebas muestran que, al trabajar con los datos originales,
es decir sin normalizar y discretizar, se logró un resultado perfecto.
Entonces, comparando los algoritmos PCA, IPCA y KPCA con el conjunto de datos
originales, se obtuvo que los puntajes son los mismos. Los resultados se
presentan en la Tabla 3.

Tabla 3

Rendimiento de algoritmos PCA, IPCA y
KPCA

MÉTODO

KERNEL

VALOR OBTENIDO

PCA

-

1.0

IPCA

-

1.0

KPCA

Lineal

1.0

El
algoritmo de PCA demostró un rendimiento excelente al obtener un valor de 1.0
en la métrica evaluada. Esto indica que PCA fue capaz de capturar
eficientemente la varianza en los datos y proporcionar una representación
compacta y significativa de las características originales. Además, PCA es
ampliamente utilizado y reconocido en la comunidad científica, lo que brinda
confianza en su aplicabilidad y resultados.

Una de
las principales razones para elegir PCA es su capacidad de interpretación y
comprensión de los datos. Al extraer los componentes principales, se puede
identificar las características más relevantes y entender mejor las relaciones
entre las variables originales. Esta interpretación es crucial para este
proyecto, ya que se busca obtener conocimientos significativos y explicables.

Otra
consideración importante es que no se requiere explícitamente la capacidad de
no linealidad en el análisis. Dado que el kernel
lineal en KPCA obtuvo el mismo rendimiento que PCA, no hay una ventaja clara en
utilizar la extensión no lineal en este caso. Al elegir PCA, este estudio se
puede beneficiar de su simplicidad y eficiencia computacional en comparación
con KPCA.

Algoritmos para abordar valores atípicos

Para
realizar experimentos y mejorar la precisión del modelo de predicción, se
implementaron tres modelos de Scikit-learn: SVR, RANSACRegressor y HuberRegressor.
El objetivo de esta investigación fue abordar el desafío de los valores
atípicos en el conjunto de datos. Para ello, se ejecutó cada modelo utilizando
tres enfoques diferentes en los datos: los datos originales, los datos
normalizados y los datos discretizados. Para cada enfoque y modelo, se ajustó
el modelo a los datos de entrenamiento y se realizó predicciones en los datos
de prueba. Se calculó el Error Cuadrático Medio (MSE) para evaluar el desempeño
de cada modelo y enfoque.

Tabla 4

Rendimiento de los algoritmos SVR, HUBER
Y RANSAC

TIPOS DE DATOS

ALGORITMOS

MSE

Datos originales

SVR

0.0185

HUBER

0.0477

RANSAC

0.0526

Datos normalizados

SVR

0.0198

HUBER

0.0395

RANSAC

0.3417

Datos discretizados

SVR

0.0216

HUBER

0.0399

RANSAC

24.4857

Después
de realizar estos experimentos, se evidenció que el modelo SVR con los datos
originales mostró el MSE más bajo, lo que sugiere una mejor capacidad de
predicción y una mayor eficacia en la detección y manejo de valores atípicos.

Técnicas de Regularización

Para abordar el problema de la
multicolinealidad y la selección de características en el conjunto de datos, se
manejaron técnicas de regularización aplicadas a modelos de regresión lineal,
los resultados se los puede ver en  la Tabla 5.

Tabla 5

Resultados
aplicando técnicas de regularización

TIPO DE DATOS

ALGORITMOS

RESULTADOS

Datos originales

Lineal

0.8317

Lasso

0.8023

Ridge

0.8282

ElasticNet

0.8016

Datos normalizados

Lineal

0.8317

Lasso

0.6223

Ridge

0.8313

ElasticNet

-6.4228

Datos discretizados

Lineal

0.8114

Lasso

0.7032

Ridge D

0.8113

ElasticNet

0.2845

Después
de realizar estos experimentos, se encontró que el
modelo lineal es el mejor candidato para abordar el problema de la
multicolinealidad. Este modelo obtuvo puntajes altos en todas las versiones de
los datos. Esto indica que este modelo tiene un buen rendimiento en diferentes
contextos.

El modelo lineal demostró un buen desempeño
en términos de predicción, superando a los modelos Ridge, Lasso y ElasticNet en la mayoría de las métricas evaluadas. Sus
puntajes fueron consistentemente altos, lo que indica que es capaz de capturar
las relaciones entre las variables y hacer predicciones precisas. Los
coeficientes del modelo lineal indican la contribución relativa de cada
característica para predecir la variable objetivo (Incidencia). Observando los
coeficientes del modelo lineal, se notó que, en el caso de los datos
originales, la característica
"Rain" tiene el coeficiente más alto, lo que sugiere que puede ser la
característica más importante para el modelo en cuestión. En el segundo y
tercer caso de normalización y discretización, la característica “Severidad
(%)” tiene el mayor peso, lo que sugiere que puede ser la más importante para
esos modelos. Estos coeficientes indican que un aumento en estas
características tiende a estar asociado con un aumento en la variable objetivo
(Incidencia).

Basado en esto,
se puede decir que la característica "Rain" tiene el mayor peso en el
modelo y es el factor más importante para predecir la variable objetivo
(Incidencia) según el modelo lineal.

Variables que tienen mayor peso o influencia
en la predicción

Tabla 6

Variable con mayor peso en Datos
originales

VARIABLES QUE TIENEN MAYOR PESO EN LA
PREDICCIÓN CON DATOS ORIGINALES

ALGORITMO

COEFICIENTE

Linear

1.22095824e+00

Lasso

1.11271847e-02

Ridge

9.30460714e-01

ElasticNet

0.0109246

Linear

En el
modelo de regresión lineal se encontró que la variable más influyente fue
"Rain", con un coeficiente de 1.22095824e+00. Este coeficiente indicó
que un aumento unitario en la cantidad de precipitación medida en un período de
tiempo específico resulta en un incremento de aproximadamente 1.22 unidades en
la variable objetivo.

Lasso

El
modelo Lasso utiliza la técnica de regularización L1, que penaliza los
coeficientes de las variables menos importantes, haciendo que algunos de ellos
sean exactamente cero.

En el
modelo de regularización Lasso se identificó que la variable más significativa
fue "Severidad", con un valor de 1.11271847e-02. Esta variable
representó la gravedad del daño causado por la moniliasis en las plantas de
cacao.

Ridge

El
modelo Ridge utiliza la técnica de regularización L2, que penaliza los
coeficientes de las variables menos importantes, haciéndolos cercanos a cero,
pero no exactamente cero.

En la
técnica de regularización Ridge, nuevamente, se encontró que la variable más
importante fue "Rain", al igual que en el modelo lineal con un
coeficiente de 9.30460714e-01. Esto significa que la regularización ha
disminuido la magnitud del impacto de "Rain" en la variable objetivo
en comparación con el modelo lineal, lo que puede ayudar a evitar el
sobreajuste.

ElasticNet

ElasticNet combina tanto Lasso como Ridge mediante una combinación lineal de las
regularizaciones L1 y L2. En este caso, la variable "Severidad"
también se identificó como la más relevante, al igual que en Lasso. El
coeficiente asociado a "Severidad" en ElasticNet
fue de 0.0109246, lo que indica que tiene un efecto similar al modelo Lasso,
pero también se vio afectada por la regularización Ridge.

Con base
en los resultados obtenidos con los datos originales, el algoritmo Linear con
la variable 'Rain' (precipitación) obtuvo el mayor impacto en la predicción, ya
que tuvo el coeficiente más alto de 1.22095824e+00. Esto evidenció que la
cantidad de precipitación tuvo una influencia significativa en la variable
incidencia.

Tabla 7

Variable con mayor peso en Datos
Normalizados

VARIABLES QUE TIENEN MAYOR PESO EN LA
PREDICCIÓN CON DATOS NORMALIZADOS

ALGORITMO

COEFICIENTE

Linear

0.4140

Lasso

0.2219

Ridge

0.4137

ElasticNet

0

Linear

La variable con mayor peso fue
"Severidad", que indicó el porcentaje de la moniliasis en la planta
de cacao. Su coeficiente fue 0.4140.

Lasso

Al igual que en el modelo
"Linear", la variable con mayor influencia fue "Severidad",
pero su coeficiente fue 0.2219 siendo menor al coeficiente Linear.

Ridge

Al igual que en los modelos
"Linear" y "Lasso", la variable "Severidad"
también obtuvo el mayor peso. Sin embargo, su coeficiente fue 0.4137, el cual
fue menor al modelo Linear y mayor a Lasso.

ElasticNet

En este caso, todas las variables
obtuvieron un valor de coeficiente de 0, lo que significó que ninguna variable
tuvo un impacto relevante en la predicción con la técnica de regularización
"ElasticNet".

En general, para
estos datos normalizados, el modelo "Linear” alcanzó la variable
"Severidad" con el mayor peso, seguido por el modelo
"Ridge". El modelo "Lasso" tuvo un coeficiente menor para
la misma variable, mientras que "ElasticNet"
no capturó ninguna influencia significativa de ninguna variable.

Tabla 8

Variable con mayor peso en Datos
Discretizados

VARIABLES QUE TIENEN MAYOR PESO EN LA
PREDICCIÓN CON DATOS DISCRETIZADOS

ALGORITMO

COEFICIENTE

Linear

0.2517

Lasso

0.1794

Ridge

0.2517

ElasticNet

0.0529

Linear

La variable más
influyente en el modelo Linear fue "Severidad" con un coeficiente de
0.2517. Esto significa que el porcentaje de moniliasis en la planta de cacao
tuvo un impacto representativo en la predicción de la enfermedad.

Lasso

Al igual que en
el modelo Linear, la variable más importante en el modelo Lasso también fue
"Severidad" con un coeficiente ligeramente menor de 0.1794. Aunque su
peso fue menor que en el modelo Linear, sigue siendo una característica crucial
para la predicción.

Ridge

Una vez más, la
variable "Severidad" destacó como la más influyente en el modelo
Ridge con un coeficiente similar al del modelo Linear, es decir, 0.2517. Esto
sugiere que la severidad de la moniliasis sigue siendo un factor clave en la
detección de la enfermedad, incluso con la regularización de Ridge.

ElasticNet

En el modelo ElasticNet, la variable "Severidad" también fue
la más importante, pero con el coeficiente más bajo de 0.0529 entre todos los
algoritmos. Aunque su influencia fue menor en este modelo, sigue siendo un
componente relevante en la predicción de la moniliasis.

La "Severidad" es un factor
crítico en la detección y predicción de la moniliasis en plantas de cacao
utilizando técnicas de regularización con datos discretizados, en este caso, el
algoritmo Ridge y Linear tuvieron la variable y resultado con mayor peso.

Tabla 9

Comparación de variables con mayor peso

DATOS

ALGORITMO

VARIABLE

COEFICIENTE

Originales

Linear

Rain

1.22095824e+00

Normalizados

Linear

Severidad

0.4140

Discretizados

Ridge y Linear

Severidad

0.2517

En los datos
originales, la variable cantidad de lluvia ("Rain") tuvo el mayor
peso en el modelo Linear, pero al normalizar los datos, la variable
"Severidad" se convirtió en la más influyente. En los datos
discretizados, la variable "Severidad" mantuvo su importancia en los
algoritmos Ridge y Linear, con un coeficiente similar en ambos casos. En
conclusión, la variable con mayor peso fue "Rain" con el modelo Linear,
utilizando datos originales. Esto indica que la cantidad de lluvia fue un
factor significativo en la predicción de la variable objetivo.

Modelos ensamblados basados en bagging y boosting

Para elegir el modelo que permita mejorar
el rendimiento y la precisión de la predicción, se realizó pruebas con modelos
ensamblados basados en bagging y boosting,
los que combinaron técnicas de aprendizaje supervisado con datos sin normalizar
y normalizados para determinar la diferencia. Los resultados se pueden
visualizar en la Tabla 10 y Tabla 11.

Bagging

Tabla 10

Resultados de
modelos ensamblados basados en bagging

TIPOS DE DATOS

MODELO

RESULTADOS

Datos originales

LogisticRegression

1.0

SVC

0.9846

LinearSVC

1.0

SGD

1.0

KNN

0.9936

DecisionTreeClf

1.0

RandomTreeFores

1.0

Datos normalizados

LogisticRegression

0.9820

SVC

0.9808

LinearSVC

0.9923

SGD

0.9923

KNN

0.9603

DecisionTreeClf

1.0

RandomTreeFores

1.0

Datos discretizados

LogisticRegression

0.9923

SVC

0.9782

LinearSVC

0.9923

SGD

0.9884

KNN

0.9641

DecisionTreeClf

0.9872

RandomTreeFores

0.9923

En términos generales, todos los modelos
mostraron un rendimiento bastante sólido en los tres escenarios. Algunos
modelos destacaron en ciertos aspectos, pero es importante considerar que la
elección del mejor modelo depende de las características y requisitos
específicos del problema en cuestión.

El modelo LogisticRegression
obtuvo una puntuación perfecta de precisión (1.0) en el escenario de datos
originales, lo que indica que pudo clasificar correctamente todas las muestras
de prueba. Sin embargo, también consiguió un rendimiento muy bueno en los otros
dos escenarios, con puntuaciones de precisión superiores al 0.98. Esto sugiere
que LogisticRegression es un modelo sólido y
confiable en general.

Otros modelos, como SVC, LinearSVC, SGD y RandomTreeForest,
también obtuvieron puntuaciones muy altas en los tres escenarios, aunque
ligeramente inferiores a las del modelo LogisticRegression.
Estos modelos demuestran una capacidad consistente para clasificar
correctamente las muestras.

El modelo KNN mostró un rendimiento
ligeramente inferior en comparación con los anteriores. Aunque obtuvo
puntuaciones de precisión superiores al 0.96 en los tres escenarios, es
importante tener en cuenta que KNN se basa en la cercanía de los vecinos, lo
que puede resultar en un rendimiento variable dependiendo de los datos y la
distribución de las muestras.

Por último, los modelos DecisionTreeClf
y RandomTreeForest también mostraron un rendimiento
sólido en los datos originales y normalizados, con puntuaciones de precisión
perfectas (1.0). Sin embargo, el rendimiento en el escenario de datos
discretizados fue ligeramente inferior, lo que indicó que estos modelos pueden
no ser tan eficientes al tratar con datos discretizados.

Considerando los resultados obtenidos, el
modelo LogisticRegression parece ser el más adecuado
en términos de rendimiento general en los tres escenarios evaluados.

Boosting

Tabla 11

Resultados del modelo ensamblado basado
en boosting

TIPO DE DATOS

PRECISIÓN

NÚMERO DE ESTIMADORES

Originales

1.0

4

Normalizados

1.0

4

Discretizados

0.9885

4

Los resultados obtenidos revelaron que, en
todos los casos, el algoritmo de boosting logró una
alta precisión en la clasificación. Tanto los datos originales como los datos
normalizados alcanzaron una precisión perfecta del 100% con un número de
estimadores igual a 4. Esto indica que el modelo fue capaz de aprender
eficientemente y realizar una clasificación precisa utilizando cualquiera de
los dos conjuntos de datos.

Por otro lado, los datos discretizados
también ofrecieron un rendimiento muy sólido, con una precisión cercana al
98.85%. Aunque ligeramente inferior a los otros dos conjuntos de datos, sigue
siendo un resultado muy satisfactorio. Estos resultados sugirieron que el
algoritmo de boosting utilizado fue robusto y capaz
de manejar diferentes tipos de datos. Tanto los datos originales como los datos
normalizados demostraron ser igualmente efectivos, mientras que la
discretización de los datos introdujo una leve disminución en el rendimiento,
pero aún ofreció una precisión destacable.

Con base en los hallazgos presentados, se
puede concluir que tanto los datos originales como los datos normalizados
alcanzaron un rendimiento excelente con una precisión del 100%. Dado que no
hubo una diferencia significativa entre estos dos conjuntos de datos en términos
de rendimiento, se puede elegir cualquiera de ellos para entrenar el modelo de boosting.

Resultados

Después
de revisar los resultados y considerar los puntajes obtenidos por diferentes
algoritmos, he llegado a la conclusión de que LogisticRegression
es el mejor algoritmo en comparación de los demás algoritmos de aprendizaje
supervisado, ya que con los datos de prueba obtuvo el mejor resultado. Este
modelo ha demostrado un desempeño sobresaliente al obtener un puntaje perfecto
de 1.0 en los datos originales utilizados, lo que indica que LogisticRegression ha logrado un ajuste óptimo a los datos
originales y puede realizar predicciones precisas en ese conjunto de datos
específico. Esto sugiere que el modelo ha capturado de manera efectiva los
patrones y las relaciones presentes en los datos originales.

Figura
3

Esquema de elección del algoritmo de aprendizaje supervisado que
obtuvo el mejor resultado

Validación
de modelos

Se
ha validado el modelo entrenado para predecir la moniliasis utilizando tres
enfoques diferentes de validación cruzada: k-folds,
LOOCV y Hold-Out, así también, se corroboró el modelo
con un conjunto de datos diferente que no fue utilizado para entrenar el modelo
y las predicciones fueron igualmente precisas.Los
resultados se muestran a continuación.

K-Fold Cross-Validation

La
Validación Cruzada K-Fold (K-Fold
Cross-Validation) es una técnica de evaluación de
modelos de aprendizaje automático ampliamente utilizada para medir la capacidad
de generalización de un modelo en un conjunto de datos. Su objetivo principal
es obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo al usar los
datos de manera más eficiente.

El
procedimiento de K-Fold Cross-Validation
consiste en dividir el conjunto de datos en "k" partes o subconjuntos
(folds), aproximadamente, iguales. Luego, el modelo
se entrena y evalúa "k" veces, donde en cada iteración se utiliza una
partición diferente como conjunto de prueba, y las restantes se emplean como
conjunto de entrenamiento. Esto asegura que cada instancia del conjunto de
datos sea utilizada tanto para entrenar como para evaluar el modelo.

En
cada iteración, se registran las métricas de rendimiento, como el Error
Cuadrático Medio (MSE), precisión, recall, entre
otras, para evaluar el rendimiento del modelo en cada conjunto de prueba.

Por
último, se calcula el promedio de las métricas de rendimiento obtenidas en las
"k" iteraciones para obtener una estimación general del rendimiento
del modelo.

Análisis
del Resultado de K-Fold Cross-Validation

Se
aplicó K-Fold Cross-Validation
con "k=3" particiones para evaluar el modelo de regresión previamente
entrenado. Los resultados muestran tres valores de MSE para cada iteración de
K-Fold, y se obtuvo un MSE promedio de 0.0.

El
MSE promedio de 0.0 indicó una coincidencia perfecta entre las predicciones del
modelo y los valores reales en todos los conjuntos de prueba utilizados en la
validación cruzada.

Leave-One-Out Cross-Validation

LOOCV
(Leave-One-Out Cross-Validation)
es una técnica de validación cruzada que se utiliza para evaluar el rendimiento
de un modelo estadístico o de aprendizaje automático. Su objetivo es estimar
cómo se comportará el modelo en datos no vistos y comprobar su capacidad para
generalizar a nuevos datos.

El
funcionamiento de LOOCV es relativamente sencillo. En primer lugar, se toma el
conjunto de datos original y se divide en dos partes: un punto de datos
individual (una muestra) se separa para ser utilizado como conjunto de
validación, mientras que el resto de los datos forman el conjunto de
entrenamiento. El modelo se entrena usando el conjunto de entrenamiento y luego
se evalúa su rendimiento manejando el punto de datos de validación único que se
dejó fuera previamente.

Este
proceso de entrenamiento y evaluación se repite para cada punto de datos en el
conjunto original, dejando uno diferente fuera en cada iteración. Por lo tanto,
si el conjunto de datos original tiene N puntos, se realizarán N iteraciones en
total. Al finalizar, se promedian los resultados de evaluación obtenidos en
cada iteración para obtener una medida de rendimiento general del modelo.

Análisis del Resultado de Leave-One-Out
Cross-Validation

Se
aplicó LOOCV para evaluar el modelo de regresión previamente entrenado. Los
valores de MSE resultantes fueron todos cero. Esto significa que el error
cuadrático medio (MSE) obtenido, utilizando la técnica de validación cruzada
LOOCV, fue cero para todos los datos de prueba, esto indicó que el modelo pudo
ajustarse perfectamente a los datos de entrenamiento y pudo hacerse
predicciones precisas para los datos de prueba.

Tras
aplicar el método de validación Hold-Out al modelo
aquí propuesto, se obtuvo un error cuadrático medio (MSE) de cero. Esto mostró
que las predicciones del modelo son perfectamente precisas y no hay diferencia
entre los valores reales y los valores predichos. Además, se validó con un
conjunto de datos diferente que no fue empleado para entrenar el modelo y las
predicciones fueron igualmente precisas. Esto sugiere que el modelo planteado
ha capturado bien las relaciones subyacentes en los datos y puede generalizar
bien si se aplica a nuevos datos.

Hold-Out Validation

La
validación Hold-Out es una técnica de evaluación de
modelos de aprendizaje supervisado que consiste en dividir el conjunto de datos
en dos subconjuntos disjuntos: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de
prueba. El de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el
conjunto de prueba se reserva exclusivamente para evaluar su rendimiento de
manera independiente. Es decir, el modelo no ha visto los datos del conjunto de
prueba durante su proceso de entrenamiento, lo que permite obtener una
estimación más objetiva de su capacidad para generalizar a datos no vistos
previamente.

El
funcionamiento de la validación Hold-Out consiste en
dividir el conjunto de datos en dos partes mutuamente excluyentes: el conjunto
de entrenamiento y el conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento se
utiliza para entrenar el modelo, ajustando sus parámetros y aprendiendo
patrones en los datos. Posteriormente, el modelo se evalúa con el conjunto de
prueba, que contiene datos no vistos durante el entrenamiento, para medir su
capacidad de generalización y su rendimiento en nuevas instancias. Esta técnica
proporciona una estimación inicial del desempeño del modelo y permite detectar
problemas como el ajuste excesivo (overfitting).
Aunque la validación Hold-Out es sencilla y rápida,
su representatividad puede depender del tamaño del conjunto de prueba y, por
tanto, es aconsejable combinarla con otras técnicas, como la validación
cruzada, para obtener una evaluación más robusta del modelo.

Análisis del Resultado de Hold-Out
Validation

Tras
aplicar el método de validación Hold-Out al modelo,
se obtuvo un error cuadrático medio (MSE) de cero. Esto indica que las
predicciones del modelo fueron precisas y no hay diferencia entre los valores
reales y los predichos.

Comparativa
entre métodos de validación

Según
los resultados, todos los métodos de validación utilizados (k-folds, LOOCV y Hold-Out) dieron
un MSE promedio de 0.0, como se ve en la Tabla 12. Esto indica que las
predicciones del modelo son precisas y no hay diferencia entre los valores
reales y los valores predichos en ninguno de los métodos de validación
utilizados.

Tabla 12

Resultados
de métodos de Validación

MÉTODO DE
VALIDACIÓN

MSE PROMEDIO

k-folds

0.0

LOOCV

0.0

Hold-Out

0.0

El
modelo muestra un alto nivel de precisión en la tarea de predicción,
independientemente del método de validación utilizado. Esto sugiere que el
modelo ha capturado bien las relaciones subyacentes en los datos y puede
generalizar cuando se aplica a nuevos datos.

Optimización
paramétrica

Se
ha realizado una optimización paramétrica del modelo propuesto utilizando tres
enfoques diferentes: manual, grilla y búsqueda aleatoria. Estos son métodos
comunes para ajustar los parámetros de un modelo y mejorar su rendimiento.

Los
resultados se muestran a continuación.

Optimización
manual

Este
enfoque implica ajustar manualmente los parámetros del modelo y evaluar su
rendimiento. Este proceso se repite hasta encontrar una combinación de
parámetros que proporcione el mejor rendimiento.

Tras
aplicar una optimización manual de los parámetros del modelo de regresión de
bosques aleatorios, se encontró que la mejor combinación de parámetros fue n_estimators=4, criterion= ‘squared_error’ y max_depth=2,
como se muestra en la Tabla 13.

Tabla 13

Resultados de la optimización manual

PARÁMETRO

MEJOR VALOR

n_estimators

4

criterion

squared_error

max_depth

2

Esto significa que el mejor modelo encontrado
tiene 4 árboles, emplea el error cuadrático como criterio para medir la calidad
de las divisiones y tiene una profundidad máxima de 2.

Optimización
por grilla

Este
enfoque implica definir un conjunto de valores posibles para cada parámetro y
evaluar el rendimiento del modelo para todas las combinaciones posibles de
parámetros. La combinación de parámetros que proporcione el mejor rendimiento
se selecciona como la mejor.

Tras
aplicar una búsqueda en grilla para optimizar los parámetros del modelo de
regresión de bosques aleatorios, se detectó que la mejor combinación de
parámetros fue n_estimators=4, criterion=
‘squared_error’ y max_depth=2
como se evidencia en la Tabla 14.

Tabla 14

Resultados
de la optimización por grilla

PARÁMETRO

MEJOR VALOR

n_estimators

4

criterion

squared_error

max_depth

2

Esto
significa que el mejor modelo encontrado tuvo 4 árboles, utiliza el error
cuadrático como criterio para medir la calidad de las divisiones y tuvo una
profundidad máxima de 2.

Optimización
por Búsqueda aleatoria

Este
enfoque implica muestrear aleatoriamente combinaciones de parámetros y evaluar
el rendimiento del modelo para cada combinación. La combinación de parámetros
que proporcione el mejor rendimiento se selecciona como la mejor.

Tras
aplicar una búsqueda aleatoria para optimizar los parámetros del modelo de
regresión de bosques aleatorios, encontramos que la mejor combinación de
parámetros fue n_estimators=13, criterion=
‘absolute_error’ y max_depth=9
como se oberva en la Tabla 15.

Tabla 15

Resultados
de optimización por Búsqueda aleatoria

PARÁMETRO

MEJOR VALOR

n_estimators

13

criterion

absolute_error

max_depth

9

Esto
significa que el mejor modelo encontrado tuvo 13 árboles, utiliza el error
absoluto como criterio para medir la calidad de las divisiones y tuvo una
profundidad máxima de 9.

Comparativa
entre métodos de optimización

Se
ha aplicado diferentes métodos de optimización de parámetros para el modelo de
regresión de bosques aleatorios propuesto y se encontró diferentes
combinaciones óptimas de parámetros dependiendo del método utilizado. Después
de aplicar una optimización manual y una búsqueda en grilla, la mejor
combinación de parámetros encontrada fue n_estimators=4,
criterion= ‘squared_error’
y max_depth=2. Por otro lado, después de aplicar una
búsqueda aleatoria, la mejor combinación de parámetros encontrada fue n_estimators=13, criterion= ‘absolute_error’ y max_depth=9 (Tabla 16).

Tabla 16

Comparativa entre
métodos de optimización

MÉTODO DE
OPTIMIZACIÓN

N_ESTIMATORS

CRITERION

MAX_DEPTH

Manual

4

squared_error

2

Grilla

4

squared_error

2

Búsqueda
aleatoria

13

absolute_error

9

Estos
resultados muestran que diferentes métodos de optimización pueden llevar a
diferentes combinaciones óptimas de parámetros para este modelo.

Implementación
del modelo predictivo en la PWA

Una vez que se validó y se comprobó que
el modelo predictivo da buenos resultados, se implementó el modelo en la PWA, el
cual, quedó de la siguiente manera:

En la pantalla de inicio, los elementos
que se encuentran son: una barra de navegación en la parte superior, en el lado
izquierdo, se destaca una imagen de un árbol de cacao. Justo del lado derecho,
se muestra un título grande que dice "Moniliasis" y un subtítulo que
indica "Enfermedad del cacao”, y más abajo, un párrafo que ofrece
información importante sobre la moniliasis y su impacto en el cultivo de cacao.
En la parte de abajo del contenido principal, hay dos botones, uno que ofrecen
la posibilidad de acceder a ver la información sobre los datos de los sensores,
y otro que dirige a la página para que el usuario pueda predecir la moniliasis
en su planta de cacao.

Figura
4

Pantalla
de inicio de la PWA

En la página para ver lo datos de los
sensores, los datos que se muestran son extraídos de la base de datos de
MongoDB mediante una API.

El contenido principal está dividido en
dos columnas, en la columna izquierda, hay un recuadro rectangular que muestra
la temperatura, en la columna derecha, hay varios recuadros, cada uno con un
título descriptivo, un ícono correspondiente y un campo que muestra datos de la
lluvia, humedad relativa, punto de rocío, velocidad y dirección del viento, así
como velocidad de ráfaga. Además, se almacenan localmente los datos obtenidos
para acceder a ellos cuando el dispositivo esté fuera de línea. Si el dispositivo
cambia de estado de fuera de línea a en línea, se vuelven a cargar los datos
desde la API.

Figura
5

Página
de la PWA que muestra los datos de los sensores

En la página para predecir la moniliasis,
el usuario podrá ingresar datos de una planta, como el identificador de la
planta, los fruto y la severidad. El contenido se divide en dos columnas. En la
columna izquierda hay un rectángulo que muestra un título "Ingrese los
datos de la planta" seguido de un formulario con tres campos de entrada
para los datos mencionados anteriormente. El usuario puede completar estos
campos con la información deseada. Luego, hay un botón "Enviar" que,
cuando se hace clic, realiza una solicitud POST al servidor para procesar los
datos ingresados y mostrar la predicción echa en la columna derecha. En la
columna derecha se muestra la predicción como tal.

Figura
6

Página para predecir la moniliasis

Discusión

La
presente investigación se centró en el desarrollo de un modelo predictivo para
detectar la moniliasis en plantas de cacao en la Provincia de Orellana. Los
resultados obtenidos destacan la importancia del uso de técnicas de aprendizaje
supervisado en la detección de esta enfermedad fúngica, con el objetivo de
reducir las pérdidas en los cultivos de cacao.

En
primer lugar, los resultados de esta investigación demuestran que el modelo
desarrollado presenta una precisión significativa en la predicción de la
presencia de moniliasis en las plantas de cacao. Esta capacidad predictiva
resulta fundamental para los agricultores, ya que les permite tomar medidas
preventivas y aplicar tratamientos específicos en etapas tempranas,
contribuyendo así a reducir la propagación de la enfermedad y minimizar las
pérdidas.

Asimismo,
la recopilación de datos detallados sobre las características de las plantas de
cacao y las condiciones ambientales, tanto a través de sensores como de
registros manuales, resultó de vital importancia para entrenar el modelo
presentado de manera efectiva. Estos hallazgos enfatizan la necesidad de
obtener información precisa y completa, a fin de mejorar la precisión de los
modelos predictivos en el ámbito agrícola.

No
obstante, es importante reconocer ciertas limitaciones del estudio. Por
ejemplo, la disponibilidad de datos históricos sobre la moniliasis fue
limitada, lo que pudo haber afectado la capacidad del modelo para capturar toda
la variabilidad de la enfermedad. Además, es importante destacar que la
investigación se enfocó específicamente en la Provincia de Orellana, por lo
que, los resultados podrían no ser generalizables a otras regiones con
diferentes condiciones climáticas y de cultivo.

Conclusiones

Este estudio ha demostrado la eficacia de
un modelo predictivo basado en aprendizaje supervisado para detectar la
moniliasis en plantas de cacao en la Provincia de Orellana. Los resultados
obtenidos resaltan la importancia de utilizar herramientas de análisis de datos
en el campo agrícola, especialmente en la detección temprana de enfermedades
que pueden afectar la producción y calidad de los cultivos.

Se identificó la importancia de recopilar
datos detallados sobre las características de las plantas de cacao y las
condiciones ambientales para mejorar la precisión del modelo predictivo. Esto
resalta la necesidad de contar con información precisa y completa, obtenida a
través de sensores y registros manuales, para desarrollar modelos más efectivos
en el futuro.

Es importante tener en cuenta algunas
limitaciones de este estudio. La disponibilidad de datos históricos sobre la
moniliasis fue escasa, lo que podría haber afectado la capacidad del modelo
para capturar toda la variabilidad de la enfermedad. Además, los resultados se
limitan a la Provincia de Orellana y pueden no ser generalizables a otras
regiones con diferentes condiciones climáticas y de cultivo.

Reconocimientos

Los autores desean expresar su
agradecimiento a la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, de igual manera
a nuestros docentes, el  distinguido
Wilson Gustavo Chango Sailema, Ph.D. y al Ing. Pedro Stalyn Aguilar Encarnación. Gracias por su colaboración en
este estudio.

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