[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122578-es":3,"doc-seo-122578-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},122578,962084925290,"Ophelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",41,"Investigación e Informes","Modelo de predicción del PIB per cápita - Un Enfoque Basado en Técnicas de Machine Learning Supervisado","La investigación desarrolla un modelo predictivo del PIB per cápita empleando técnicas de machine learning supervisado, con el propósito de identificar el método que ofrezca el mejor desempeño. Se utiliza una base de datos abierta con variables macroeconómicas relevantes como balanza de cuenta corriente, ingreso nacional bruto, gasto del gobierno, tasa de desempleo, inflación e indicadores como el IPC. La metodología incluye preparación de datos, evaluación de múltiples modelos mediante PyCaret y selección del modelo óptimo. Extra Trees Regressor logra las mejores métricas en entrenamiento, validación y evaluación, aportando además interpretabilidad sobre variables determinantes.","Especialización  \nen Estadística Aplicada  \nFacultad de Ingeniería y Ciencias Básicas  \nModelo de predicción del PIB per cápita: Un Enfoque Basado en Técnicas de Machine Learning Supervisado.  \nJulio Ardila Morales1,2 , Luis Diaz Puello1,3 , Alejandro Duitama1 , y Julián Salamanca1  \n1 Fundación Universitaria Los Libertadores  \nAceptado: Diciembre de 2025  \nAbstract  \nLa mayoría de los gobiernos utilizan el Producto Interno Bruto (PIB) per cápita como indicador de desarrollo económicoy social, dado que este permite analizar las dinámicas estructurales de sus economías. Este trabajo se centra en la aplicación de técnicas de machine learning supervisado para evaluar distintos modelos y seleccionar aquel que ofrezca el mejor desempeño en la predicción de este indicador. Para este estudio se utilizó una base de datos abierta con variables macroeconómicas relevantes, tales como la balanza de cuenta corriente, el ingreso nacional bruto, el PIB, el gasto del gobierno, el ingreso fiscal, el ingreso del gobierno, la tasa de desempleo, la inflación y el IPC, entre otras. La investigación incorpora la preparación de los datos, la evaluación de diversos modelos mediante PyCaret y laselección de un modelo óptimo para la predicción. El modelo con mejor rendimiento fue el Extra Trees Regressor, que alcanzó las mejores métricas en el entrenamiento, la validación y la evaluación. Los resultados vislumbran alternativas para la predicción del PIB per cápita con herramientas de machine learning, permiten interpretar el comportamientode variables determinantes en el desarrollo económico y ofrecen un marco metodológico para trabajos académicos futuros.  \nPalabras clave—PIB per cápita, regresión, machine learning supervisado, macroeconomía, predicción económica.  \nAbstract  \nMost governments use the gross domestic product (GDP) per capita as an indicator of economic and social development, as it allows them to analyze the structural dynamics of their economies. This study focuses on the application of supervised machine learning techniques to evaluate different models and select the one that offers the best performance in predicting this indicator. For this study, an open database with relevant macroeconomic variables was used, such as current account balance, gross national income, GDP, government spending, tax revenue, government revenue, unemployment rate, inflation, and CPI, among others. The research incorporates data preparation, evaluation of various models using PyCaret, and selection of an optimal model for prediction. The best-performing model was the Extra Trees Regressor, which achieved the best metrics in training, validation, and evaluation. The results provide alternatives for predicting GDP per capita with machine learning tools, allow for the interpretation of the behavior of determining variables in economic development, and offer a methodological framework for future academic work. Keywords—GDP per capita, regression, supervised machine learning, macroeconomics, economic forecasting.  \n1 Introducción  \nEn la actualidad el Producto Interno Bruto per cápita es uno de los indicadores más importantes que permite evaluar, con cierto grado de exactitud, el desarrollo de una economía, el bienestar promedio de los ciudadanos y la capacidad productiva de un país (En la figura 1 podemos visualizar los países con señales de alto bienestar) . Analizar esta variable permite identificar diferencias estructurales entre las naciones, factores asociados al crecimiento oestancamiento económico; de esta manera, su proyeccióny una correcta evaluación pueden guiar la formulación de políticas fiscales, monetarias y sociales que apunten a laestabilidad y el crecimiento a largo plazo.  \nLa dinámica del PIB per cápita se ha venido investigando por un lado, a través de modelos econométricos y por otro haciendo uso de modelado sectorial, estableciendo fuertes correlaciones con variables explicativas clave.  \nInvestigaciones previas han confirmado que factor","cbCaiqjBWqJ1jgnl","https://ap.wps.com/l/cbCaiqjBWqJ1jgnl","pdf",527421,5,1,6,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Método","[{\"question\":\"¿Cuál es el objetivo central del modelo propuesto para el PIB per cápita?\",\"answer\":\"Evaluar técnicas de machine learning supervisado para comparar modelos y seleccionar el que brinde el mejor desempeño en la predicción del PIB per cápita.\"},{\"question\":\"¿Qué tipo de datos se emplean para entrenar y evaluar los modelos?\",\"answer\":\"Se usa una base de datos abierta con variables macroeconómicas, como balanza de cuenta corriente, ingreso nacional bruto, PIB, gasto del gobierno, ingreso fiscal, tasa de desempleo, inflación e IPC.\"},{\"question\":\"¿Qué modelo obtiene el mejor rendimiento en las métricas reportadas?\",\"answer\":\"El Extra Trees Regressor, con mejores resultados en entrenamiento, validación y evaluación.\"}]","Modelo de predicción del PIB per cápita - 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