Predicción del precio de la vivienda mediante aprendizaje automático

Abstract

El propósito de este trabajo de fin de máster es analizar los datos del mercado inmobiliario de la Comunidad de Madrid mediante técnicas de aprendizaje automático. Para ello, se ha llevado a cabo la recopilación y el análisis exhaustivo de los datos con el objetivo de identificar las características comunes que determinan el valor de un inmueble. Los datos analizados han sido utilizados para entrenar diversos modelos de aprendizaje automático. Posteriormente, se ha realizado una evaluación de estos modelos para seleccionar el que mejor se adapta al problema planteado. Finalmente, el modelo seleccionado ha sido optimizado para ofrecer el mejor rendimiento posible. Este proyecto tiene como finalidad automatizar tareas repetitivas en el sector inmobiliario y reducir el tiempo necesario para la tasación del precio de las viviendas.

The purpose of this master's thesis is to analyze real estate market data from the Community of Madrid using machine learning techniques. To achieve this, a thorough collection and analysis of the data has been carried out with the aim of identifying common characteristics that determine the value of a property. The analyzed data have been used to train various machine learning models. Subsequently, an evaluation of these models has been conducted to select the one that best fits the problem at hand. Finally, the selected model has been optimized to offer the best possible performance. This project aims to automate repetitive tasks in the real estate sector and reduce the time required for property valuation.