Análisis Territorial

El objetivo fue determinar si el perfil sensorial de un vino permite identificar su región de origen. Se entrenó un árbol de decisión sobre 38 catas de 18 vinos y se validó dejando fuera un vino completo: ninguna cata de un vino se usa para clasificar otra cata del mismo vino. El resultado, 61.1%, queda por debajo del baseline de 68.4% que se obtiene prediciendo siempre Baja California.

Con 18 vinos, el modelo todavía no distingue la región mejor que adivinar la más común. Eso no significa que el origen no deje huella sensorial: significa que este registro aún no tiene tamaño para detectarla. Se publica el resultado como está —incluido cuando no favorece la hipótesis— y se recalcula en cada cata nueva.


61.1%

Precisión del modelo

Dejando fuera un vino

68.4%

Baseline

Clase mayoritaria

-7.3pp

Diferencia

contra el baseline

Árbol de decisión · validación dejando fuera un vino completo · 38 catas de 18 vinos · 26 catas de BC · 12 de otras regiones

Variables predictoras

% Alcohol66.1%
Acidez33.9%

De las siete variables disponibles, el árbol se apoya solo en estas. El resto no aportó cortes útiles con el tamaño de registro actual.

Perfil típico por región

AcidezCuerpoComplejidadInt. AromáticaPersistenciaEquilibrio% Alcohol
Baja California (n=9)
Coahuila (n=3)

Tipicidad regional

Distancia euclidiana al centroide regional — menor distancia = más representativo

Baja California

1
PSM0.205
2
Tempranillo Nebbiolo0.257
3
CÔT 20220.318
4
CÔT 20200.319
5
Quasar0.322
6
Petite Sirah0.362
7
Fundadores 20210.390
8
Reserva0.494
9
Chateau Domecq0.677

Coahuila

1
Reserva0.140
2
Shiraz0.180
3
Scielo Tinto Mx0.257