Árboles de decisión como alternativa para métodos de determinación sexual y análisis discriminante. Un caso de estudio para Turdus spp.

Durante la época reproductiva la determinación del sexo en aves es facilitada por la inspección de cloacas o parches de incubación. Sin embargo, durante la época no reproductiva esto puede dificultarse. En esos casos el dimorfismo sexual en tamaño o plumaje puede ayudar. Por ejemplo en Turdus chiguanco (TC) y Turdus rufiventris (TR), hay coloración melánica ligeramente marcada en machos de TC y peso ligeramente mayor en hembras de TR, aunque no es preciso. La determinación por métodos moleculares es precisa, pero implica procedimientos laboriosos y costosos. Métodos como el análisis discriminante de variables corporales requieren gran cantidad de datos completos, normalmente distribuidos, homocedásticos y balanceados. Los árboles de decisión tendrían mejor performance con datos no paramétricos e incompletos. Entrenamos un árbol de decisión para clasificar el sexo de TC y TR usando la masa corporal, longitud del tarso, acumulación de grasa y musculo, especie, edad y operador usando las mediciones de 125 individuos. El modelo óptimo con 8 divisiones predijo correctamente 63% (precission 0,64, recall 0,64, F1 score 0,63) de las observaciones usadas para testearlo, con un AUC 0,63 y 0,52 cross-validation-score. El resultado poco robusto del algoritmo podría estar causado por el tamaño muestral y un dataset excesivamente variable. Sin embargo, al testearlo con 10 individuos sexados usando caracteres reproductivos durante verano, predijo correctamente 9 de 10 individuos. Creemos que el perfeccionamiento de este método tiene potencial valor para identificar el sexo en especies sin dimorfismo sexual, a bajísimo costo, en situaciones que no se requiera elevada precisión.