Resumen

PEREZ-RAVE, Jorge Iván; GONZALEZ-ECHAVARRIA, Favián  y  CORREA-MORALES, Juan Carlos. Modelización de precios de apartamentos en un contexto colombiano desde un enfoque machine learning con atributos estables-importantes. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2020, vol.87, n.212, pp.63-72. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v87n212.80202.

El objetivo es desarrollar un modelo de aprendizaje automático para precios de apartamentos en un contexto colombiano. Este artículo aborda tres aspectos: i) compara la capacidad predictiva de regresión lineal, árboles de regresión, random forest y bagging; ii) identifica los atributos estables-importantes y los interpreta desde una perspectiva inferencial para entender mejor el objeto de estudio. La muestra consta de 15.177 observaciones de inmuebles. Los métodos de ensamblaje (random forest y bagging) muestran una superioridad predictiva con respecto a los demás. Los atributos derivados del texto muestran una relación significativa con el precio de la propiedad (en escala logarítmica). Sin embargo, su contribución a la capacidad predictiva fue casi nula, ya que cuatro atributos diferentes lograron predicciones altamente precisas y se mantuvieron estables ante cambios en la muestra.

Palabras clave : aprendizaje de máquinas; bienes raíces; precios inmobiliarios; datos masivos.

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