Evaluación comparativa de modelos predictivos en ciencia de datos con Physarum polycephalum como referencia biológica
Date
2025-04
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“El objetivo de este estudio es modelar el crecimiento y el proceso de toma de decisiones de Physarum polycephalum a través de técnicas y herramientas propias de la Ciencia de Datos, con el fin de comparar su eficiencia en la creación y optimización de redes frente a modelos tradicionales de optimización, para poder comprender el comportamiento del moho mucilaginoso Physarum polycephalum se usaran datos obtenidos ante cuatro estímulos químicos diferentes (Control, Ácido, Cafeína y Quinina). Para poder realizar este análisis, se recopilaron variables fundamentales como el Contacto, el Tiempo_de_cruce, la Arborización y el Área, provenientes de una investigación llevada a cabo en 2016. Se utilizaron métodos de agrupación como el K-Means y de clasificación supervisada como la Regresión Logística. Los descubrimientos señalan que las variables Contacto y Tiempo_de_cruce son los factores más determinantes para segmentar y prever el tipo de tratamiento, demostrando así un rendimiento particularmente ventajoso para Quinina y Cafeína. Sin embargo, también surgieron dificultades para distinguir entre las variables Control y Ácido, lo que indica similitudes entre la reacción del moho bajo estas circunstancias y la posibilidad de agregar variables extra o modelos más avanzados para comprender mejor el comportamiento del moho.”.
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