Desarrollo de un modelo clasificador para el descarte de ganado vacuno en una hacienda ganadera
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Date
2025
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
El descarte vacuno constituye un proceso esencial en la gestión ganadera, ya que permite identificar y retirar del hato aquellos animales que no cumplen con ciertos criterios productivos y reproductivos. En este contexto, el presente trabajo tiene como finalidad desarrollar un modelo clasificador que optimice este proceso, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
Para lograr este objetivo, se recopiló un conjunto de datos que incluye diversas características relacionadas con la productividad y la salud de los animales, tales como la producción de leche, el historial de enfermedades, y los parámetros fisiológicos. A partir de estos datos, se implementó un enfoque de aprendizaje supervisado, comparando tres modelos de clasificación: Random Forest, Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Regresión Logística.
Se utiliza la metodología CRISP-ML, que permite desarrollar y evaluar los modelos de clasificación, adicionalmente se aplican métricas para evaluar la calidad y rendimiento del modelo como accuracy, F1-score, recall y ROC-AUC.
Este trabajo contribuye al avance de la tecnología en el sector agropecuario y abre nuevas posibilidades para la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en la gestión ganadera.
Description
Keywords
Descarte vacuno, Gestión ganadera, Salud animal, Aprendizaje automático