Tema: Identificación de perfiles de hogar y predicción de pobreza monetaria en hogares peruanos a partir de la ENAHO 2025

Autores:
Roxana Vargas
Nicolás Nieto
Sebastian Villanueva
Víctor Tello
Mariluna Olarte

Resumen:

Este trabajo predice la pobreza monetaria de hogares peruanos usando variables estructurales como, vivienda, servicios, educación y composición; en vez del ingreso, costoso y propenso a error. Con datos de la ENAHO 2025 (33,321 hogares) se aplicó un enfoque híbrido bajo CRISP-DM: primero una segmentación no supervisada en Lima Metropolitana (K-Means, K=4, validada con GMM), y luego un modelo supervisado que integró esos perfiles y evaluó siete algoritmos con SMOTE. La red neuronal obtuvo el mejor desempeño (AUC-ROC = 0.9329 binario, 0.9268 multiclase), sin necesitar el indicador de clúster, que resultó redundante. SHAP confirmó al tamaño del hogar y al gasto en alimentos como los predictores más influyentes, en línea con la Ley de Engel.