Arango Londoño, DavidBohórquez, Martha PatriciaSalgado Ramírez, Carlos Andrés2025-03-132025-03-132024http://hdl.handle.net/11522/4627La Sociedad de Activos Especiales (SAE), que administra predios en extinción de dominio, actualmente está en el proceso de otorgar sus predios a diversas instituciones y comunidades para contribuir tanto a la soberanía alimentaria, como a otros sectores sociales del país. Para lograr esto, se deben establecer precios de renta justos y transparentes. Los métodos existentes para estimar la renta en predios rurales no han sido implementados hasta ahora en el país. Este proyecto desarrolla un modelo basado en técnicas de aprendizaje supervisado usando machine learning para estimar la renta de predios rurales en Colombia. El modelo incorpora la dependencia espacial, lo que permite una comprensión más profunda de las variaciones en los precios de renta. Este proyecto representa una oportunidad de innovación para la estimación de la renta en predios rurales y contribuye significativamente a la seguridad y soberanía alimentaria del país.56 p.application/pdfspaSAEModelación espacialRuralidadAprendizaje automáticoValidación cruzadaSpatial modelingRuralityMachine learningCross validationhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2