Evaluación comparativa de modelos predictivos en ciencia de datos con Physarum polycephalum como referencia biológica

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dc.contributorTorrijos Muñoz, María Teresa
dc.contributorRomero Sierra, Jaime Alejandro
dc.contributor.advisorRomero Sierra, Jaime Alejandro; 0009-0002-7554-9906
dc.contributor.authorSerrano Gutiérrez, Raúl Eduardo
dc.date.accessioned2026-01-27T18:22:20Z
dc.date.available2026-01-27T18:22:20Z
dc.date.issued2025-04
dc.description.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.”.
dc.folio20250821121740-1092-TL
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/31076
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201769896
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccBotánica--Criptógamas--Hongos--Aspectos especiales del tema en su conjunto
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de cálculo--Ciencias de la computación--Análisis cuantitativo de datos
dc.subject.lccMohos--Crecimiento
dc.subject.lccHongos--Crecimiento--Procesamiento de datos
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computación
dc.titleEvaluación comparativa de modelos predictivos en ciencia de datos con Physarum polycephalum como referencia biológica
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
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