TTE293

FIGURA 42. Modelo de entrenamiento obtenido mediante Random Forest. Sobre 20 kg/t el modelo de entrenamiento tiende a subestimar sistemáticamente las predicciones para el consumo de ácido sulfúrico en el yacimiento.

4.5 CONSUMO PROYECTADO PARA EL YACIMIENTO ENCUENTRO

De los tres modelos de entrenamiento utilizados para poblar las 850 QEMSCAN sin

información de consumo de ácido, el que mejor rendimiento entrega corresponde al Stepwise

Regression (CAN_SR), comparando los consumos promedio obtenido del modelo (Tab. 6)

con las botellas ISO-pH por UGM, como se observa en la figura 43.

FIGURA 43. Gráfico de caja por UGM del consumo proyectado obtenido de los modelos elaborados mediante ML.

Sin embargo, el modelo de entrenamiento Random Forest, a pesar de tener mejor precisión ( 2 = 0,9) y menor desviación de (MSE = 3,2 kg/t), la proyección del consumo en el

yacimiento Encuentro es sobre y subestimado. El efecto es identificado en los gráficos de

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