Preços de habitação na Califórnia: uma abordagem para previsões no setor imobiliário - Silva, Christian Gianelli da (Brazilian Journal of Production Engineering, 2025)
Este artigo apresenta uma análise comparativa de técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à previsão de preços no setor imobiliário da Califórnia. Foram investigados os modelos de Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, Regressão Robusta (RANSAC) e Floresta Aleatória (Random Forest), sendo cada um avaliado com base em métricas estatísticas como Erro Médio Absoluto (MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Coeficiente de Determinação (R²). O conjunto de dados utilizado foi obtido do repositório StatLib e contém informações sobre características dos imóveis, localização e perfil socioeconômico da população. Os resultados indicam que, apesar da Floresta Aleatória apresentar melhor desempenho preditivo, há indícios de overfitting, sugerindo que um aumento no número de amostras poderia melhorar a generalização do modelo. Por outro lado, os modelos de Regressão Linear e Regressão Polinomial demonstraram maior estabilidade e capacidade de generalização, ainda que com leve perda de precisão. Este estudo contribui para a compreensão da aplicabilidade dessas técnicas na modelagem de preços imobiliários e discute os impactos do tamanho da amostra na acurácia dos modelos.