Modelo preditivo do preço de venda de apartamentos em Belo Horizonte utilizando random forest

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Monografia de especialização

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Magda Carvalho Pires
Marcos Oliveira Prates

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.

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.

Assunto

Estatísrica, Bens imóveis - Avaliação, Mercado imobiliário, Random forest

Palavras-chave

Avaliação de imóveis, Mercado imobiliário, Random forest

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