TTE293

La función matemática definida para el modelo SR utilizado para predecir el consumo de

ácido sulfúrico en función de la ganga obtenido del QEMSCAN es:

∫( ) = 4,5 + 0.04 ∗ + 0,82 ∗ ℎ + 0,06 ∗ − 0,14 ∗ + 69,1 ∗ ℎ

+ 15,03 ∗ + 0,09 ∗ + 0,36 ∗ + 13,7 ∗ .

4.4.3 RANDOM FOREST REGRESSION (RF)

El modelo de entrenamiento del Random Forest es generado de forma aleatorio, ajustado a

través de una serie de árbol de decisiones para la predicción, con varias subconjunto de

muestras de datos. Ante esto, el modelo no entrega una ecuación para predecir el consumo

de ácido sulfúrico, sino que una serie de hojas y nodos para la predicción, como se observa

en la figura 41.

FIGURA 41. Árbol de decisiones generado a partir del entrenamiento del RF.

Sin embargo, del entrenamiento del modelo RF (Fig. 42) se plotea el consumo real versus el

consumo predictor obtenido del modelo predictivo bajo este método. Los resultados arrojan un coeficiente de determinación ( 2 ) de 0,88, y para el Error Cuadrático Medio ( ) es de 3,2 kg/t para el modelo de entrenamiento, mientras que para el test el 2 cae a 0,61 y el aumenta a 5,1 kg/t.

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