Análisis Predictivo Del Precio De La Vivienda En Los Distritos De Ciudad Lineal Y La Latina Con Modelos De Machine Learning - Bruno Cueto, Ana

Abstract

El mercado inmobiliario es uno de los más importantes de la economía de una país, y también uno de los más cambiantes, pues el precio medio de los inmuebles residenciales fluctúa constantemente. Gracias al desarrollo de las tecnologías y del Machine Learning se han creado modelos y algoritmos que permiten predecir eficazmente los precios de las viviendas y detectar cuales son las variables que más influyen en determinar su valor. En el presente trabajo, tras extraer datos de la web de la plataforma Idealista mediante técnicas de Web Scraping, se analizarán las viviendas de los distritos madrileños de Ciudad Lineal y La Latina, y se construirán modelos de Machine Learning con la herramienta RStudio para obtener predicciones lo más precisas posibles sobre su precio de mercado. Como medida del error cometido al tratar de predecir, se empleará el RMSE (Raíz del error cuadrático medio).

The real estate market is one of the most important in the economy of a country, and also one of the most changing, as the average price of residential real estate is constantly fluctuating. Thanks to the development of technologies and Machine Learning, models and algorithms have been created to effectively predict housing prices and detect which are the most influential variables in determining their value. In this dissertation we will analyze the houses in the Madrid districts of Ciudad Lineal and La Latina, and we will build Machine Learning models with RStudio to obtain the most accurate predictions possible about their market price. As a measure of the error made when trying to predict, the RMSE (Root Mean Squared Error) will be used.