Este trabajo analiza la capacidad de distintos modelos de clasificación supervisada para predecir el nivel de ingresos de restaurantes colombianos a partir de variables operativas obtenidas de la Encuesta Anual de Servicios (EAS 2024) del DANE. Se utilizan modelos K-Nearest Neighbors (KNN) y Regresión Logística para clasificar restaurantes en categorías de altos y bajos ingresos según indicadores como arrendamiento, telecomunicaciones, seguros, sistemas de información y gastos de viaje.

Se construye un modelo de regresión lineal para evaluar el impacto del empleo en agricultura, servicios, vulnerabilidad laboral y participación femenina sobre el PIB, utilizando datos internacionales y análisis comparativo por regiones.