Comparativo de técnicas de clasificación para la identificación de factores determinantes de las exportaciones florícolas de Ecuador hacia China, mediante regresión logística y Random Forest, periodo 2014-2024

Resumen

El presente artículo compara el desempeño de la regresión logística y Random Forest para identificar factores determinantes de las exportaciones florícolas de Ecuador hacia China durante el periodo 2014-2024. La problemática surge de la necesidad de clasificar el desempeño exportador y reconocer qué variables productivas, comerciales, macroeconómicas, temporales, de calidad y de eventos externos inciden en la probabilidad de alcanzar exportaciones favorables. Se utilizó una base de datos de 396 observaciones y 28 variables, con una división estratificada del 70% para entrenamiento y 30% para prueba. La regresión logística se aplicó por su capacidad interpretativa mediante coeficientes y odds ratios, mientras que Random Forest se empleó para capturar relaciones no lineales e interacciones entre predictores. Los resultados preliminares muestran que Random Forest obtuvo mejor desempeño global en exactitud, AUC, precisión y F1-score, mientras que la regresión logística presentó una sensibilidad ligeramente superior y facilitó la interpretación directa de la dirección del efecto de cada variable. La producción en hectáreas, la especie florícola, la longitud, el color, el tamaño del botón, los precios y las condiciones macroeconómicas se ubicaron entre los factores más relevantes. Se concluye que la comparación de ambos modelos ofrece evidencia empírica útil para fortalecer la planificación estratégica del sector florícola ecuatoriano orientado al mercado chino.