El presente estudio tuvo como objetivo implementar y evaluar modelos de aprendizaje automático para predecir el nivel de confort térmico en viviendas del Proyecto Sumaq Wasi, ubicadas en el distrito altoandino de Kunturkanki, provincia de Canas, caracterizado por condiciones climáticas extremas y marcadas oscilaciones térmicas diarias. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, utilizando datos ambientales recolectados mediante sensores instalados en las viviendas y una estación meteorológica portátil, considerando temperatura interior y exterior, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, y precipitación. Se evaluaron ocho algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Análisis Discriminante Lineal, Árbol de Decisión, Máquinas de Soporte Vectorial, Naive Bayes, KNearest Neighbors, Random Forest y Long Short-Term Memory (LSTM). Los resultad...