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http://hdl.handle.net/1843/34610
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Ilka Afonso Reis | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7759392930119043 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Magda Carvalho Pires | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Marcos Oliveira Prates | pt_BR |
dc.creator | Evandro Henrique Martins Neri | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2553904252855122 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-01-04T13:18:45Z | - |
dc.date.available | 2021-01-04T13:18:45Z | - |
dc.date.issued | 2020-11-04 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/34610 | - |
dc.description.abstract | Real estate property owners may face difficulties at the time of selling to find a price to be asked. The traditional method for obtaining an estimate of this value is to request an opinion from a real estate agent who uses his experience to make an estimate. These assessments can be quite specific for the unusual characteristics and conditions of real estate, but they generate a limitation on the speed of delivery of the result. This project proposes the creation of a model with Random Forest to return a useful estimate of the price of apartments in the city of Belo Horizonte, Minas Gerais. The built model obtained an absolute mean error of 8.21% and an R² of 93.92% in the test set. This result can be considered satisfactory, allowing to recommend this approach for an immediate initial estimate of the price of an apartment. | pt_BR |
dc.description.resumo | Proprietários de imóveis podem enfrentar dificuldades no momento da venda para descobrir um preço a ser pedido. O método tradicional para obter uma estimativa deste valor é a solicitação de um parecer de um corretor imobiliário que usa a sua experiência para obter uma estimativa. Estas avaliações podem ser bastante específicas para as características e condições incomuns de imóveis, mas geram uma limitação na velocidade de entrega do resultado. Este projeto propõe a criação de um modelo com Random Forest para retornar uma estimativa útil do preço de apartamentos na cidade de Belo Horizonte, Minas Gerais. O modelo construído obteve no conjunto de teste um erro médio absoluto de 8,21% e um R² de 93,92%. Este resultado pode ser considerado satisfatório, permitindo recomendar esta abordagem para uma estimativa inicial imediata do preço de um apartamento. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA | pt_BR |
dc.publisher.program | Curso de Especialização em Estatística | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Avaliação de imóveis | pt_BR |
dc.subject | Mercado imobiliário | pt_BR |
dc.subject | Random forest | pt_BR |
dc.subject.other | Estatísrica | pt_BR |
dc.subject.other | Bens imóveis - Avaliação | pt_BR |
dc.subject.other | Mercado imobiliário | pt_BR |
dc.subject.other | Random forest | pt_BR |
dc.title | Modelo preditivo do preço de venda de apartamentos em Belo Horizonte utilizando random forest | pt_BR |
dc.type | Monografia (especialização) | pt_BR |
Appears in Collections: | Especialização em Estatística |
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File | Description | Size | Format | |
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Monografia_Evandro_Neri_Versao_Final_20201130.pdf | 5.26 MB | Adobe PDF | View/Open |
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