Para está investigación se recopiló información socioeconómica y de percepción de 372 contribuyentes de Tingo María mediante encuestas telefónicas. Se efectuó un análisis descriptivo y se evaluó la influencia de estos factores en la clasificación de tipo de pagador ‘No pagador’, ‘Impuntual’ y ‘Pagador’, mediante la prueba de Chi2 , estos datos recogidos se usaron para entrenar los modelos de Machine Learning que incluyeron Árbol de Decisión, SVM, KNN, Naive Bayes, Ensemble y RNN, y se midieron las métricas de exactitud, precisión, sensibilidad y Puntuación F1. Se aplicó una validación cruzada k-fold de 10 pliegues y se optimizaron hiperparámetros. Las diferencias en el rendimiento de los modelos se determinaron mediante ANOVA de Friedman y pruebas post hoc de Nemenyi. Como resultados, los factores socioeconómicos y percepciones influyeron notablemente en ...