Zhuma Mera, Emilio RodrigoLoor Ponce, Stiven Javier2024-05-272024-05-272023Loor Ponce, Stiven Javier (2023). “Modelo predictivo para estimar el peso en peces nativos basado en parámetros fisiológicos”. Quevedo. UTEQ. 69 pág.460034https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7115En esta investigación pionera en piscicultura, se ha desarrollado un modelo predictivo revolucionario basado en parámetros fisiológicos para estimar el peso de los peces, reduciendo así la manipulación directa y el estrés en las especies acuáticas. Mediante un análisis exhaustivo, se identificaron las variables optimas clave, siendo la Longitud Total y Longitud de la Cabeza fundamentales. Se realizo una comparación minuciosa de varios modelos de predicción, destacando la superioridad de este modelo en términos de precisión y consistencias. Las pruebas y validaciones detalladas con datos reales demostraron la eficiencia del modelo, confirmando su capacidad para proporcionar estimaciones de peso precisas y confiables. Este enfoque innovador promete transformar las prácticas de manejo en la industria acuícola, mejorando la sostenibilidad y el bienestar de los peces, u allanando el camino hacia un fututo más seguro y eficientes en la producción piscícola.69spaopenAccessAprendizaje automáticoScikit-learnPandasStreamlitbachelorThesis