Este documento presenta un estudio que utiliza técnicas de minería de datos para determinar el grado de aptitud de parcelas de tierra para el cultivo de caña de azúcar en Cuba. Los autores aplicaron clasificadores supervisados como árboles de decisión, reglas y funciones a una base de datos de 3,879 registros con 12 variables relacionadas al suelo y clima. El estudio concluyó que un clasificador de inducción de reglas puede predecir la aptitud de las tierras y contribuir a la toma de decisiones agrícolas.
Al momento de explicar los tipos de suelos tener en cuenta que la combinación de estos tres elementos da como resultado 14 tipos de suelos distintos que varian sus propiedades de absorción, filtración de agua, espesor, lo cual es factor clave en el proceso del cultivo
Se adapta a casi todos los tipos de suelos, vegetando mejor y dando más azúcar en los ligeros, si el agua y el abonado es el adecuado. En los pesados y de difícil manejo constituye muchas veces el único aprovechamiento rentable.
Brent Martin (1995). Instance-Based learning: Nearest Neighbor With Generalization. Hamilton, New Zealand.
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