Modelo de Árbol de Decisión: una herramienta para el manejo de la pradera

Abstract

The pasture is the main productive resource in the south of Chile. The dry matter productivity is related to the environment and efficient resource management. However the interrelationship between the factors involved in pasture productivity is a difficulty due to the large amount of information required to analyze. One way to determine the relationship between pasture productivity and environment is through decision trees models. These models can predict the potential effect of the environment and management applied. The objective of this review is to introduce the use of decision tree model as a tool for pasture management.

Principales factores biológicos y de manejo que afectan la productividad primaria y secundaria de pasturas sembradas en un clima sub-tropical húmedo

“…Se testeó el efecto de la dotación, el año y la interacción de los factores para las variables determinadas. Para el análisis integrado de las variables se organizaron base de datos que permitieran su análisis mediante métodos multivariados con el programa estadístico R (versión 3.3.0), realizándose inicialmente análisis mediante Randon Forest (Breiman, 2001) y posteriormente árboles de clasificación y regresión (Flores et al, 2016).…”

“…La figura 9 muestra los principales resultados obtenidos para los tres modelos testeados. Los valores de R 2 de 0,69 (P < 0,01) para la producción de forraje, de 0,84 (P < 0,01) para la producción de carne y 0,73 (P < 0.01) para las variables climáticas, indicaron que la precisión de los modelos de árbol de decisión es confiable en sus predicciones (Flores, 2016, Caram et al, 2021. Además, dejan en evidencia que, si bien las variables climáticas en especial radiación, temperatura y precipitación son extremadamente importantes en determinar la producción, las mismas deben ser correctamente aprovechadas con un adecuado manejo del pastoreo de la biomasa disponible y cosechada (desaparecida) para poder alcanzar altas producciones de forraje y carne, manteniendo una adecuada composición botánica de la pastura.…”

“…Los árboles de clasificación y regresión (CART) como modelos de predicción permiten manejar un gran número de datos y construir diagramas lógicos que representan y predicen el sistema. Han sido utilizados para la explicación de procesos biológicos y ecosistémicos por diferentes autores como una forma de orientar en la toma de decisiones acerca del manejo de las pasturas (Lambert et al, 1986, Zhang et al, 2006, Zhang et al, 2007, Wan et al, 2009, Duff et al, 2012, Flores et al, 2016, García-Favre et al, 2017, Caram et al, 2022.…”

Incidencia de variables biológicas y edáficas en el establecimiento de mezclas forrajeras

“…Se realizaron análisis multivariados con el programa estadístico R (versión 3.3.0), los que incluyeron análisis de conglomerado con método Ward y distancia Gower (Everitt y Hothorn, 2011a), análisis de componentes principales (Everitt y Hothorn, 2011b), y árboles de clasificación y regresión (Flores et al, 2016). Los análisis de conglomerados y de árboles de clasificación y regresión fueron realizados con las 180 unidades de muestreo (sitios) con todos los factores medidos.…”