Precios de vivienda en California: un enfoque para pronósticos en el sector inmobiliario - Silva, Christian Gianelli da (Brazilian Journal of Production Engineering, 2025)
Este artículo presenta un análisis comparativo de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la previsión de precios en el sector inmobiliario de California. Se investigaron los modelos de regresión lineal múltiple, regresión polinomial, regresión robusta (RANSAC) y Random Forest, cada uno de los cuales se evaluó en función de métricas estadísticas como el error absoluto medio (MAE), el error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de determinación (R²). El conjunto de datos utilizado se obtuvo del repositorio StatLib y contiene información sobre las características de la propiedad, la ubicación y el perfil socioeconómico de la población. Los resultados indican que, aunque Random Forest presenta un mejor desempeño predictivo, existen signos de sobreajuste, lo que sugiere que un aumento en el número de muestras podría mejorar la generalización del modelo. Por otro lado, los modelos de Regresión Lineal y Regresión Polinomial demostraron mayor estabilidad y capacidad de generalización, aunque con una ligera pérdida de precisión. Este estudio contribuye a la comprensión de la aplicabilidad de estas técnicas en el modelado de precios inmobiliarios y analiza los impactos del tamaño de la muestra en la precisión del modelo.
Keywords: Aprendizaje Automático; Predicción de Precios; Sector Inmobiliario; Bosque Aleatorio; Regresión Lineal