Tema: Clasificación supervisada de especies de hongos patógenos a partir de espectros Raman de célula única: evaluación comparativa libre de fuga de datos

Integrantes:

• Alvaro Alejandro Siesquén Abad
• David Alexander Rojas Muñoz
• Gabriel Bruce Marcos Sánchez

Resumen:
Este trabajo presenta una evaluación comparativa de siete familias de clasificadores supervisados: árbol de decisión, LDA, Random Forest, XGBoost, SVM, MLP y una CNN unidimensional para la clasificación de especies fúngicas a partir de espectroscopia Raman de célula única. Se utilizó un conjunto de 113 814 espectros distribuidos en 7 especies de los géneros Candida y Cryptococcus, cada espectro con 960 bandas entre 349,366 y 1899,92 cm\(^{-1}\). La partición entrenamiento-prueba se realizó de forma estratificada y agrupada por lote de medición, se realizó escalado y reducción de dimensionalidad con PCA. Las búsquedas de hiperparámetros emplearon validación cruzada agrupada. Bajo este protocolo libre de fuga de datos, el mejor modelo fue el LDA, con F1-macro de 0,9382 y AUROC de 0,9964.

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