Los compuestos de fibra de lino/epoxi de memoria de forma higromórfica son un área prometedora de investigación en el campo de los biocompuestos. Este artículo se centra en el módulo de tensión de estos compuestos e investiga cómo se ve afectado por factores como la orientación de la fibra (0 grados y 90 grados), la temperatura (20 grados C, 40 grados C, 60 grados C, 80 grados C y 100 grados C) y las condiciones de humedad (50% y completamente sumergido). Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para predecir el módulo de tensión basado en variables iniciales no linealmente dependientes. Se emplearon tanto algoritmos de árbol de decisión (DT) como de bosque aleatorio (RF) para analizar los datos, y los resultados mostraron altos valores del coeficiente de determinación R de 0.94 y 0.95, respectivamente. Estos hallazgos demuestran la efectividad del aprendizaje automático en el análisis de grandes conjuntos de datos de propiedades mecánicas en biocompuestos. Además, el estudio reveló que la orientación de las fibras de lino tuvo el mayor impacto en el valor del módulo de tensión (con una importancia de característica de 0.598 y 0.605 para los modelos DT y RF, respectivamente), lo que indica que es un factor crucial a considerar al diseñar estos materiales.