Nuevo artículo sobre modelización de precios de apartamentos en un contexto colombiano

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DYNA: Revista DYNA, ha publicado el artículo: “Modeling of apartment prices in a Colombian context from a machine learning approach with stable-important attributes”.

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.

Para leer y descargar dicho artículo, vaya a este link de DYNA: Revista DYNA

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