Del Castillo Torres, Ricardo AbelSalazar Campos, Johonathan BaltazarIdrogo Bustamante, Luis AlbertoNúñez Benavides, Ronald Yoel2026-11-122026-11-122026-07-15Núñez, R., & Idrogo, L. (2026). Influencia de las variables productivas y de procesamiento sobre la calidad en taza de café de 40 localidades de la región Cajamarca mediante algoritmos de MARCHINE LEARNING con inteligencia artificial. [Tesis para optar el título professional de Ingeniero Agroindustrial]. Universidad Nacional Autónoma de Chota, Cajamarca, Perú.https://hdl.handle.net/20.500.14142/1127La calidad sensorial del café de especialidad es un factor determinante en la competitividad de los productores cafetaleros de la región Cajamarca, particularmente en la provincia de Cutervo; sin embargo, la alta variabilidad en la calidad de los lotes y la limitada aplicación de herramientas analíticas basadas en datos dificultan la optimización de las prácticas productivas y de procesamiento postcosecha. El objetivo de esta investigación fue analizar y predecir la influencia de las variables productivas y de procesamiento sobre la calidad en taza del café mediante modelos de Machine Learning interpretables. La matriz de datos se amplió de 30 a 40 muestras de café evaluadas bajo el protocolo de catación de la Specialty Coffee Association (SCA), tras identificar en campo comunidades cafetaleras relevantes previamente no registradas, con la finalidad de fortalecer la estabilidad del modelo predictivo y mejorar la capacidad de generalización de los resultados. Se recolectaron variables de cultivo (variedad, altitud, edad del cultivo y número de cosechas) y de procesamiento (método y tiempo de fermentación, método de secado y tipo de beneficio). La metodología se basó en modelos de regresión supervisada, comparando los algoritmos Random Forest, CatBoost y XGBoost mediante validación cruzada y los indicadores R² y RMSE. El modelo XGBoost presentó el mejor desempeño predictivo, alcanzando un coeficiente de determinación cercano a 0.99. Los resultados evidenciaron que el tiempo de fermentación controlado, la altitud y la selección varietal, principalmente de la variedad Geisha y Catimor con 48 h de fermentación, son los factores con mayor influencia sobre el puntaje de taza. Se concluye que el modelo desarrollado permite predecir con alta precisión la calidad sensorial del café y es una herramienta objetiva para la toma de decisiones técnicas orientadas a la optimización de los procesos productivos y al fortalecimiento de la competitividad regional.Índice RESUMEN .......................................................................................................................................... 11 ABSTRACT ......................................................................................................................................... 12 CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 13 Planteamiento del problema ............................................................................................................. 13 Justificación ...................................................................................................................................... 15 Formulación del problema ............................................................................................................... 16 Objetivos de investigación ............................................................................................................... 16 Objetivo general ............................................................................................................................... 16 Objetivos específicos ........................................................................................................................ 16 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO................................................................................................. 18 2.1. Antecedentes ............................................................................................................................ 18 2.2. Bases teóricas ............................................................................................................................ 20 2.2.1. Calidad en taza del café ................................................................................................. 20 2.2.2. Métodos de evaluación de calidad en taza ..................................................................... 21 2.2.3. Factores que influyen en la calidad en taza ................................................................... 22 2.3. Definiciones conceptuales ......................................................................................................... 25 2.3.1. Café de especialidad....................................................................................................... 25 2.3.2. Fermentación.................................................................................................................. 25 2.3.3. Café Pergamino .............................................................................................................. 25 2.3.4. Pilado ............................................................................................................................. 26 2.3.5. Tostado ........................................................................................................................... 26 2.3.6. Catación de café ............................................................................................................. 26 2.3.7. Inteligencia Artificial...................................................................................................... 27 2.3.8. Machine Learning .......................................................................................................... 27 2.3.9. Algoritmos de ML aplicados al café ............................................................................... 27 CAPÍTULO III. METODOLOGÍA ................................................................................................... 28 3.1. Tipo, diseño, nivel y enfoque de investigación ......................................................................... 25 3.1.1. Tipo de investigación ...................................................................................................... 28 3.1.2. Diseño de investigación .................................................................................................. 28 3.1.3. Nivel de investigación ..................................................................................................... 28 3.1.4. Enfoque de investigación ................................................................................................ 28 3.2. Población, muestra, muestreo y unidad de análisis ................................................................... 25 3.2.1. Ubicación ....................................................................................................................... 29 3.2.2. Población ....................................................................................................................... 29 3.2.3. Muestra ........................................................................................................................... 29 3.2.4. Muestreo ......................................................................................................................... 29 3.2.5. Unidad de análisis .......................................................................................................... 30 3.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos ...................................................................... 25 3.4. Hipotesis……………………………………………………………………………………….25 3.5. Operacionalización de variables ................................................................................................ 25 3.6. Procedimientos de recolección de datos .................................................................................... 31 3.6.1. Recolección de datos ...................................................................................................... 33 3.6.2. Preparación de muestras................................................................................................ 33 3.6.3. Catación ......................................................................................................................... 34 3.6.4. Preparación de la muestra ............................................................................................. 34 3.6.5. Preparación de la infusión ............................................................................................. 34 3.6.6. Evaluación sensorial ...................................................................................................... 34 3.6.7. Puntaje y clasificación ................................................................................................... 35 3.6.8. Acondicionamiento de datos ........................................................................................... 35 3.7. Procedimientos de análsis de datos ........................................................................................... 34 3.8. Materiales y equipos ................................................................................................................. 36 3.9. Aspectos éticos .......................................................................................................................... 36 CAPÍTULO IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ............................................................................. 41 4.1. Resultados del OE1: Generación de la matriz de datos ............................................................. 37 4.1.1. Análisis de las variables de cultivo de café ......................................................................... 44 4.1.1.1. Análisis de las variables de cultivo de café ...................................................................... 49 4.1.1.2. Análisis de las variables de procesamiento del café ........................................................ 54 4.1.1.3. Análisis de las variables sensoriales de cata de café ....................................................... 55 4.1.2. Preprocesamiento y creación de variables Dummy ............................................................. 68 4.1.3. Diseño y entrenamiento de modelos de Machine Learning ................................................... 69 4.1.4. Validación de modelos y selección del algoritmo óptimo ................................................. 70 4.1.5. Evaluación de factores clave mediante análisis SHAP .......................................................... 73 CAPÍTULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ...................................................... 99 5.1. Conclusiones ............................................................................................................................. 99 5.2. Recomendaciones .................................................................................................................... 100 REFERENCIAS ................................................................................................................................ 103 ANEXOS ............................................................................................................................................ 110application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Calidad sensorial de caféMachine Learning (ML)Análisis de datos postcosechaXGBoostInterpretabilidad (SHAP)Regresión predictivahttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00