Resumen La floricultura es un sector de creciente importancia a nivel mundial, contribuyendo a la generación de empleo, ingresos y a la promoción de la biodiversidad y la sostenibilidad. Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores que influyen en la adopción de la floricultura como cultivo alternativo en la provincia de Leoncio Prado, Perú, y evaluar su viabilidad económica. Para ello, se encuestó a 269 agricultores, analizando actitudes, aptitud de la tierra, factores socioeconómicos y ambientales. Mediante análisis descriptivo, pruebas de chi-cuadrado y regresión logística (p < 0,1) se seleccionaron los factores influyentes. Además, se emplearon múltiples algoritmos de aprendizaje automático (Árboles de Decisión, Regresión Logística, KNN, SVM, Ensemble, Redes Neuronales, Naive Bayes) con validación cruzada (k = 5) y métricas AUC para modelar la intención de adopción. Se desarrollaron escenarios incrementando la predisposición a adoptar la floricultura, y se realizó un análisis económico de ocho especies tropicales (Ginger Rojo, Anturio, Bastón del Emperador, Heliconia, Gardenia, Pico de Loro, Heliconias Golden, Maracas). Los resultados revelan que la disposición a cambiar de cultivo, la participación en campañas de sensibilización, la destinación de áreas a la conservación y el control de costos son factores clave. El modelo de redes neuronales alcanzó un AUC de 83,3% y escenarios mejorados indican que la adopción podría incrementar hasta en 11,32%. El Ginger Rojo demostró alta rentabilidad (VAN S/10428; TIR 51%; PRI 0,7 años). En conclusión, la floricultura representa una alternativa económica y ambientalmente viable que contribuye a la diversificación agrícola y a la sostenibilidad.
Abstract Floriculture is a sector of growing global importance, contributing to employment generation, income creation, and the promotion of biodiversity and sustainability. This study aimed to identify the factors influencing the adoption of floriculture as an alternative crop in the province of Leoncio Prado, Peru, and to assess its economic viability. A total of 269 farmers were surveyed, analyzing attitudes, land suitability, and socioeconomic and environmental factors. Influential factors were identified using descriptive analysis, chi-square tests, and logistic regression (p < 0.1). Additionally, multiple machine learning algorithms (Decision Trees, Logistic Regression, KNN, SVM, Ensemble, Neural Networks, Naive Bayes) with cross-validation (k = 5) and AUC metrics were employed to model adoption intentions. Scenarios were developed to increase the willingness to adopt floriculture, and an economic analysis of eight tropical species (Red Ginger, Anthurium, Emperor's Staff, Heliconia, Gardenia, Parrot's Beak, Golden Heliconias, Maracas) was conducted. The results reveal that willingness to change crops, participation in awareness campaigns, allocation of areas for conservation, and cost control are key factors. The neural network model achieved an AUC of 83.3%, and improved scenarios indicate that adoption could increase by up to 11.32%. Red Ginger demonstrated high profitability (NPV S/10428; IRR 51%; PBP 0.7 years). In conclusion, floriculture represents an economically and environmentally viable alternative that contributes to agricultural diversification and sustainability.