Modelos de minería de datos para predecir la producción de madera en los departamentos de Colombia. - Galindo Suarez, Juan Jacobo; Aristizábal , Víctor Hugo; Angarita Reina, Fredy; Vélez Hoyos, Francisco Javier (Innovaciencia, 2026)
Introducción. La producción de madera en Colombia es estratégica para el desarrollo económico y la conservación ambiental, pero aún carece de herramientas predictivas confiables. Objetivo. Evaluar el desempeño de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para el pronóstico del volumen de madera movilizada a nivel departamental en Colombia utilizando datos abiertos del Instituto Colombiano Agropecuario (ICA) correspondientes al período 2012–2022. Materiales y Métodos. El análisis siguió la metodología CRISP-DM, con limpieza y tratamiento de datos, imputación mediante KSSA y la implementación de cinco familias de modelos (ARIMA, Prophet, GLMNET, Random Forest y Prophet Boost). Los modelos se entrenaron con el 90 % de la serie histórica y se evaluaron con métricas como RMSE, MAE y MAPE. Resultados. ARIMA y Random Forest alcanzaron el mejor desempeño según la estabilidad o variabilidad de las series, generando pronósticos confiables a cuatro trimestres. Departamentos como Antioquia, Valle del Cauca y Cauca mantendrían altos niveles de producción, mientras que Meta y Casanare presentarían mayor inestabilidad. Conclusiones. Los hallazgos confirman el valor de integrar datos abiertos y técnicas de aprendizaje automático para la gestión sostenible del recurso forestal en Colombia.