COMPARACIÓN DE MÉTODOS MULTIVARIADOS PARA LA CLASIFICACIÓN DE GENOTIPOS DE PRUNUS PERSICA

ANGELINI, J; FAVIERE, G; BORTOLOTTO, E; ARROYO, L; DAORDEN, ME; VALENTINI, G; CERVIGNI, DGL

Rafaela

Jornada; III Jornadas Regionales de Genética del Litoral; 2018

SAG

Elobjetivo fue comparar la eficiencia de clasificación entre el método paramétricoAnálisis Discriminante (AD) y el no paramétrico Random Forest (RF), para categorizar genotipos de durazneros ynectarinas e identificar las variables determinantes para la clasificación. Los29 genotipos fueron evaluados para rendimiento (REND), en kg/planta, número defrutos por planta (NFP), peso promedio del fruto (PPF), días a floración (DF),días a cosecha (DC), período de desarrollo del fruto (PDF), requerimiento defrío (PCU) y calor (GDH), durante las campañas 2005/06 ? 2011/12. Paranormalizar la distribución y homogeneizar las variancias, todas las variablesfueron transformadas según lo indicado por el método Box-Cox. La eficiencia declasificación entre AD y RF se determinó mediante el error porcentual declasificación verificado mediante validación cruzada. La transformaciónrealizada no fue suficiente para cumplir con los supuestos de AD. Usando lasvariables transformadas el error de clasificación de AD y RF fue de 74,71 y 8,05%,respectivamente, y con las variables originales fue 74,14 para AD y 9,77% paraRF. Debido a que el AD requiere que los grupos sean internamente homogéneos yaltamente heterogéneos entre ellos, PCU y GDH se excluyeron del AD ya que lasmismas poseen un único valor en cada genotipo. Nuestros resultados muestran queel AD fue altamente ineficiente debido al incumplimiento de los supuestos. Porel contrario, RF clasificó correctamente todos los genotipos usando la variableGDH, la más importante y suficiente para el proceso de clasificación.