Análisis y desarrollo de modelos lineales - Maryland, EE.UU.
Este proyecto se enfoca en el análisis y desarrollo de modelos lineales para la predicción del valor de viviendas en Maryland, Estados Unidos. El objetivo principal fue crear un sistema de regresión que pudiera estimar con precisión los precios de las propiedades basándose en diversos factores como ubicación, tamaño y antigüedad.
El proyecto abarcó desde la recopilación de datos mediante técnicas de webscraping hasta la implementación y evaluación de modelos de regresión lineal múltiple, proporcionando insights valiosos sobre los factores que influyen en el mercado inmobiliario.
El desarrollo de este proyecto siguió una metodología estructurada que incluyó:
Ejecuté procesos de webscraping para capturar datos de diferentes fuentes relacionadas con el mercado inmobiliario en Maryland. Esta técnica permitió obtener información actualizada y diversa sobre propiedades en venta, sus características y precios.
Realicé acciones exhaustivas de limpieza y preprocesamiento de datos, que incluyeron:
Implementé técnicas de visualización para identificar patrones y tendencias en los datos, explorando relaciones entre variables y detectando factores con mayor influencia en los precios de las viviendas.
Desarrollé un modelo de regresión lineal múltiple para estimar los precios de las viviendas basado en los factores identificados como más relevantes. El modelo fue optimizado mediante técnicas de selección de características y regularización.
Evalué la precisión del rendimiento del modelo utilizando diversas métricas como F1-Score, Accuracy Score, Error Cuadrático Medio (MSE) y Coeficiente de Determinación (R²).
El modelo de regresión lineal múltiple logró un rendimiento sólido en la predicción de precios de viviendas, demostrando la efectividad de las técnicas de preprocesamiento y feature engineering implementadas.
El análisis reveló que factores como la ubicación, el tamaño de la propiedad y la antigüedad tienen un impacto significativo en los precios, con variaciones importantes según las diferentes áreas de Maryland.
Este proyecto demuestra la efectividad de combinar técnicas de webscraping, análisis de datos y modelado predictivo para crear un sistema de estimación de precios de viviendas preciso y útil. Los resultados obtenidos proporcionan insights valiosos sobre el mercado inmobiliario en Maryland y los factores que influyen en la valoración de propiedades.
El modelo desarrollado puede ser utilizado por agentes inmobiliarios, compradores y vendedores para obtener estimaciones más precisas del valor de las propiedades, facilitando la toma de decisiones informadas en transacciones inmobiliarias.