Prototipo de modelo Comercial del cacao y sus derivados para la identificación de oportunidades de negocio para cacaocultores santandereanos por medio del uso de machine learning

Abstract

En este estudio, empleamos un registro histórico de las exportaciones de cacao desde 2009 hasta 2023 para entrenar una red neuronal, con el fin de determinar qué tan fiable es una exportación de cacao y productos derivados. Durante el entrenamiento se determinó que la mejor opción es el modelo de redes neuronales de perceptrón multicapa (MLP) de clasificación (MLPClassifier) configurado con la función de activación Identify, el solver Adam, alpha = 0.0001, tamaño del lote: ’auto’, una estructura de tres capas con 106 neuronas en la capa de entrada, 68 neuronas en la capa intermedia y una neurona en la capa de salida. Lo que resultó en buenos desempeños en métricas de evaluación como precisión, recall, f1-score, error cuadrático medio (MSE) y fue corroborado con validación cruzada. Este modelo se realiza con la finalidad de determinar la viabilidad de las exportaciones de cacao y sus productos derivados, principalmente para los cacaocultores santandereanos.