Implementar un modelo de predicción de precios de vivienda para la vereda Canavita del municipio de Tocancipá, que apoye a los posibles inversores en la decisión de compra y venta de finca raíz

Abstract

El presente proyecto de grado tiene como objetivo desarrollar un modelo de predicción de precios de vivienda para la vereda Canavita, ubicada en el municipio de Tocancipá, Cundinamarca. En el estudio se consideran los tipos de inmueble (casas y apartamentos) y su estado (nuevo o usado), empleando algoritmos de Machine Learning para la construcción del modelo predictivo. Los datos fueron obtenidos mediante la técnica de web scraping a partir de los portales inmobiliarios FincaRaiz, MetroCuadrado y CienCuadras. La predicción de precios se llevó a cabo aplicando técnicas de aprendizaje automático con el fin de generar un modelo que sirva como apoyo en la toma de decisiones informadas para personas interesadas en invertir o vender inmuebles en esta zona. Los resultados evidencian que variables como el área construida, área privada, tipo de inmueble, estrato, número de habitaciones, precio de administración, número de baños, y otras características propias del inmueble, son factores determinantes en la estimación del precio de una vivienda. Palabras clave: Algoritmo, predicción, modelo, aprendizaje, automático