lección 6
Jueves: el techo del agua
Poner número a la joroba: localizar el pico de riego, contar las parcelas que lo pasan, ver cuánta cosecha menos tienen y cómo se confirmaría con un ensayo.
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## Jueves, 11:35. De la forma al número
Esta mañana descubriste la forma: la relación riego-rendimiento es una joroba, no una recta. Elena te lo reconoce y te sube el listón: «El coeficiente positivo del lineal era verdad de media y mentira en el detalle. Ahora lo útil: ¿a partir de cuántos milímetros de riego el rendimiento deja de subir y empieza a bajar? Y ¿cuántas de las parcelas de Nuria están regando pasadas de ese punto?». La forma, por sí sola, es una curiosidad. Lo que puede convertirla en dinero es ponerle número: dónde está el pico, cuántas parcelas se pasan, cuánta cosecha menos tienen, y cómo se comprobaría que bajarles el riego les sube la cosecha.
Localizar el óptimo es sencillo con lo que ya tienes. La tabla de rendimiento medio por tramo de riego sube hasta el tramo de 420 a 480 milímetros y luego baja: el pico está ahí, así que el óptimo aproximado es el centro de ese tramo, unos 450 milímetros. Fíjate de dónde sale: de medias por tramo, no del modelo. No hace falta ser más preciso (en cada cultivo el pico cae en un tramo algo distinto, y en el tramo 420-480 solo hay 120 parcelas): lo que importa para el negocio no es si el óptimo exacto son 448 o 455, sino que la cosecha media toca techo cerca de 450 y que las parcelas que riegan mucho por encima cosechan menos. Fijamos 450 como el punto a partir del cual una parcela está regando de más, y a partir de ahí todo es contar y comparar.
## Las parcelas que riegan de más
Con el óptimo fijado, la pregunta de Nuria tiene respuesta: ¿cuántas parcelas riegan por encima de 450 milímetros? Filtrar una tabla por una condición es de lo primero que se aprende en pandas, y aquí la condición es `riego_mm > 450`. El resultado son 563 parcelas de las 1.994: casi tres de cada diez. No es un puñado de casos raros; es un grupo grande de parcelas que riegan más que las del pico y, de media, cosechan menos. Esas 563 parcelas son las candidatas a una conversación con AgroSense, y a un ensayo para comprobar si regando menos cosecharían lo mismo o más.
Fíjate en por qué esto es tan valioso para el negocio y tan contraintuitivo a la vez. Nadie discute «más agua, más cosecha» porque, en la mayoría de las parcelas (las que riegan por debajo del óptimo), es verdad. La trampa es que ese grupo tapa al otro: como de media regar más sí va con más cosecha, nadie se fija en que hay un grupo donde va con menos cosecha. Solo mirando la forma de la relación —no la media— aparecen esas 563 parcelas. Y cada una es una pregunta concreta que vale la pena comprobar: ¿cosecharía lo mismo o más regando menos?
## Cuánta cosecha menos, y qué quiere decir
Un número redondo convence a un comercial más que una curva. Las parcelas que riegan por encima de 450 mm cosechan de media unos 7.923 kilos por hectárea; las del tramo del pico (420-480 mm, solo 120 parcelas) cosechan unos 8.627. La diferencia es de unos 703 kilos por hectárea. Y aquí viene la parte que separa a un científico de datos de alguien que vende humo: ese número NO es lo que ganaría cada parcela si bajara el riego. Es la diferencia entre dos grupos de parcelas distintas. Sale de medias por tramo, no del modelo, y no sabes si las que riegan mucho se diferencian en algo más: otro cultivo, otro suelo, otra explotación, otra forma de llevar la finca. Es una asociación: regar por encima de 450 va con menos cosecha.
La primera comprobación es barata: mirar dentro de cada cultivo y de cada suelo, para que no te engañe la mezcla (por ejemplo, que entre las que riegan mucho hubiera más lechuga, que da menos). Lo haces en el último ejercicio de hoy. El patrón se repite en los seis cultivos y en los tres suelos: el tramo del pico va con más cosecha que regar de más, entre +276 kg/ha (pimiento) y +1.337 (almendro). Pero los grupos son pequeños: en el tramo del pico hay de 4 (almendro) a 36 (tomate) parcelas por cultivo, así que cada cifra suelta baila mucho. Lo que se sostiene es la dirección, no el número exacto.
La comprobación de verdad no sale de estos datos: se hace en el campo, y se llama ensayo. Entre las parcelas que riegan de más, eliges unas cuantas al azar y les bajas el riego hacia 450 mm; a otras, también al azar, las dejas como están. Al cosechar comparas los dos grupos. Como el azar reparte por igual cultivos, suelos y agricultores, la diferencia que salga sí se puede atribuir al riego. Hasta entonces, la frase honesta es: «regar por encima de 450 mm va con unos 700 kg/ha menos de cosecha; se confirma con un ensayo en unas parcelas».
## Por qué el lineal lo habría ocultado
Ahora cierra Elena el círculo, y conviene entenderlo bien porque es la lección de fondo del caso. «Esto es lo que un modelo lineal te habría ocultado: por encima de 450, más riego no va con más cosecha, va con menos. Nuria da por hecho más agua, más cosecha, y en el tramo bajo los datos le dan la razón, por eso nadie lo discute. Pero hay un techo. Una recta no lo ve; el bosque te dio la pista y las medias por tramo lo pusieron en número». Si AgroSense se hubiera quedado con el coeficiente del lineal —el que confirmaba a Nuria— habría animado a regar más también a esas 563 parcelas, justo las que ya cosechan menos. Mirar la forma evita ese consejo. Lo que todavía no sabes es cuánto ganarían bajando el riego: eso lo dirá el ensayo.
La frase que te llevas de este caso la dices tú en esa conversación: «entonces el modelo bueno no es solo el que menos se equivoca; es el que ve la forma real de la relación». El R² mediocre del lineal no era un fallo tuyo: el lineal estaba bien hecho, es que no puede doblar la recta. El valor del trabajo no ha sido el modelo con mejor R²; ha sido el hallazgo que cambia la pregunta sobre el riego. Un científico de datos que solo hubiera mirado el R² y entregado el mejor modelo se habría perdido lo único que de verdad importaba.
Consejo de senior: el mejor modelo y el modelo más útil no siempre son el mismo. Un bosque con buen R² predice bien, pero el valor de este caso no está en la predicción: está en entender POR QUÉ el bosque gana, porque ese porqué —la joroba del agua— es lo que cambia una decisión de negocio. Cuando un modelo flexible le gane a uno simple, no te quedes con «el flexible es mejor». Pregunta qué está viendo el flexible que el simple no, porque ahí suele estar el hallazgo que justifica tu puesto.
Cierras el jueves con el hallazgo y con sus límites: la cosecha media toca techo en torno a 450 milímetros, 563 parcelas riegan por encima y, como grupo, cosechan unos 700 kilos por hectárea menos, en la misma dirección en todos los cultivos y suelos. Es una asociación, y se confirma con un ensayo en unas parcelas. Mañana lo conviertes en lo que entrega AgroSense: una predicción para las parcelas nuevas y una lista de candidatas al ensayo, contada de forma que Mariano la entienda en cinco segundos sin prometer de más.
Sigues trabajando sobre datos/tabla_modelo.csv, la tabla de modelado de 1.994 parcelas. El óptimo de riego (unos 450 mm) sale de las medias por tramo que viste esta mañana, no del modelo; a partir de aquí lo usamos como el corte entre regar hasta el pico y regar de más. Para mirar dentro de cada cultivo y suelo, la tabla trae también tipo_cultivo y tipo_suelo en texto.
volver a la visión del caso y descargar los datasets## comentarios
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