Objetivo: Generar un modelo de inteligencia machine learning que sea capaz de predecir tendencias de las razones que conllevan a estar en estado de habitante de la calle en edades adolescentes y adultas. Metodología: Se identifica la población de los habitantes de la calle se encuentran niños, jóvenes, adultos, ancianos e incluso familias, que, sin importar su edad, sexo, raza, estado civil, condición social, mental u oficio, viven allí dependiendo de una razón que de alguna forma los obliga a estar de forma permanente o por periodos de tiempo, después se aplicaron diferentes modelos hasta llegar a obtener los resultados descritos a continuación. Resultados: Los resultados obtenidos en la evaluación del modelo son prometedores, dando validez para que el modelo sirva de base a instituciones gubernamentales para la formulación, gestión y evaluación de las políticas, planes y programas de la administración municipal en relación a los habitantes de calle. Conclusiones: Se puede concluir que el modelo propuesto puede servir de base como soporte a la toma de decisiones a instituciones gubernamentales para la formulación, gestión y evaluación de las políticas, planes y programas de la administración municipal y de las localidades, respecto a la atención integral, rehabilitación e inclusión social de los habitantes de la calle en Colombia.