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A partir de resultados de la encuesta de gasto interno en turismo de 2020, se emplean modelos para predecir el gasto total de los turistas y estimar si pernoctarán en su próximo viaje. El trabajo identifica qué algoritmo alcanza mayor precisión para soportar estrategias basadas en datos, destacando el desempeño del modelo de bosques aleatorios.",{"@graph":59,"@context":116},[60,77,99],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":72,"name":27,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/es/document/machine-learning-applications-in-tourism-a-study-in-colombia-and-its-post-conflict-areas/127881/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/machine-learning-applications-in-tourism-a-study-in-colombia-and-its-post-conflict-areas/127881.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Aria","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-18","2026-08-05",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":98},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",7,{"@type":100,"mainEntity":101},"FAQPage",[102,108,112],{"name":103,"@type":104,"acceptedAnswer":105},"Qué busca predecir el estudio mediante Machine Learning en el turismo?","Question",{"text":106,"@type":107},"El estudio predice el gasto total de los turistas en sus viajes y estima si un viajero pernoctará en su próximo viaje.","Answer",{"name":109,"@type":104,"acceptedAnswer":110},"En qué se basa el análisis para construir los modelos?",{"text":111,"@type":107},"Se toman como base los resultados de la encuesta de gasto interno en turismo realizada en 2020 por el Departamento Nacional de Estadística.",{"name":113,"@type":104,"acceptedAnswer":114},"Qué algoritmo mostró mayor precisión en el caso de estudio?",{"text":115,"@type":107},"Para el caso analizado, el algoritmo de bosques aleatorios fue el que alcanzó la mayor precisión para definir estrategias orientadas a las necesidades de los turistas.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":118,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":120,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":122,"site_id":52},127881,1785942558,{"code":4,"msg":5,"data":125},{"doc_id":122,"user_id":126,"nickname":85,"user_avatar":127,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":128,"file_id":129,"file_url":130,"file_type":131,"file_size":132,"view_count":98,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":133,"language":134,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":135,"faqs":136,"seo_title":137,"seo_description":57,"update_tm":123,"read_time":138},2336474459895,"https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000baeef7a5ed0655?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786071322749376916","Journal of Toursm & Development | n.➸ 40 | 2023 | [ 93-102 ]  \nDOI: 10.34624/rtd.v40i0.31465 e-ISSN 2182-1453  \nAplicaciones del Machine Learning en el turismo – estudio en Colombia y sus zonas de posconflicto  \nMachine Learning applications in tourism-case study from Colombia and its post-con✢ict areas  \nDANIEL MAURICIO GÓMEZ MUÑOZ * [[damgomezm@correo.udistrital.edu.co](damgomezm@correo.udistrital.edu.co)] JUAN DIEGO CASALLAS BERNAL ** [[jdcasallasb@correo.udistrital.edu.co](jdcasallasb@correo.udistrital.edu.co)] JOS➱ IGNACIO RODR❮GUEZ MOLANO *** [[jirodriguez@udistrital.edu.co](jirodriguez@udistrital.edu.co)]  \nResumo | El sector turístico es uno de los más importantes de la economía y el uso de inteligenciaarti✜cial es clave para potenciar su desarrollo. Colombia tiene grandes atractivos turísticos, sin embargo, estuvo enmarcado por situaciones de con✢icto que impidieron explotar su potencial en zonas que posterior a la ✜rma de los acuerdos de paz han encontrado crecimiento. En este estudio se utilizaránalgoritmos de Machine Learning para realizar predicciones sobre el turismo en los departamentos másafectados por el con✢icto (Antioquia, Caquetá, Santander y Magdalena), tomando como base los resultados de la encuesta de gasto interno en turismo, realizada en 2020 por el Departamento Nacional de Estadística. Se aplicó un algoritmo de regresión lineal múltiple para predecir el gasto total de unturista en su viaje, así como otros cuatro algoritmos que permitieron predecir si un viajero va a pernoctaren su próximo viaje, lo cual permitió determinar para este caso de estudio que el algoritmo de bosquesaleatorios es el de mayor precisión para de✜nir estrategias que respondan a las necesidades de los turistas.  \nPalavras-chave | Aprendizaje automático, árboles de decisión, bosques aleatorios, gasto en turismo, pernoctación  \nAbstract | Tourism sector is one of the most important in countries✬ economy, and the use of arti✜cial intelligence is a key to enhance its development. Colombia has great tourist attractions, however, it was framed by con✢ict situations that prevent about exploiting its potential in areas that after the signing of the peace accords have found growth. In this study, Machine Learning algorithms will be used to make predictions about tourism in the most a✛ected departments or states by the con✢ict (Antioquia, Caquetá, Santander and Magdalena), based on the results of internal spending✬s survey on tourism,  \n* Estudiante del programa de ingeniería industrial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia)  \n** Estudiante del programa de ingeniería industrial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia)  \n*** Ingeniero industrial y profesor de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia)  \n94  \nJT&D | n.➸ 40 | 2023 | MUÑOZ et al.  \ncarried out in 2020 by the National Department of Statistics. A multiple linear regression model was applied to predict the total expenditure of a tourist on a trip, as well as, four algorithms that allowed predicting if a traveler is going to stay overnight on his next trip, which permitted to determine for the case study the random forests✬ algorithm has the greatest precision to de✜ne strategies that respond to the needs of tourists.  \nKeywords | Decision tree, random forest, tourism spending, overnight stay, Machine Learning  \n1. Introducción  \nEn el ámbito global, el turismo genera el 10% del PIB (Producto Interno Bruto) y 1 de cada 10 empleos (World Economic Forum, 2019) . En Colombia, el turismo es uno de los sectores más importantes en el desarrollo de la economía nacional, según el Ministerio de Industria y Comercio en la última década el aporte al PIB se ha mantenido en una senda de crecimiento entre el 3 .5% y 3 .8% . En el 2019, según el ❮ndice de competitividad de viajes y turismo del foro económico mundial Colombia seubicó en el puesto 55 de 140 países (World Economic Forum, 2019) . 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