Estimación del peso vivo de cerdos mediante modelos de machine learning

Abstract

El proyecto tiene como objetivo optimizar la selección de cerdos en la cosecha mediante un modelo predictivo de peso en pie, basado en técnicas de aprendizaje automático. A partir de datos históricos como edad de salida, rendimiento, grasa dorsal y consumo diario por animal se desarrolló un modelo capaz de predecir el peso con alta precisión. Durante el proceso, se aplicaron técnicas de limpieza de datos, selección de variables y evaluación de distintos algoritmos, entre ellos regresión lineal simple, múltiple, no lineal, random forest y máquinas de soporte vectorial (SVR). El modelo más preciso fue el de random forest, con un 87.34 % de exactitud. Este modelo, integrado con Excel, permite predecir automáticamente el peso en pie al cargar nuevos datos. Su diseño adaptable lo hace útil para distintos tipos de granjas, mejorando la eficiencia operativa y facilitando una toma de decisiones más precisa.