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http://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/807| Machine Learning Applications to Property Price Indexes: A Market Comparative Analysis 12-06-0034 | |
| Juan Carlos Antonio Téllez Velasco | |
| MARIO GRAFF GUERRERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| Este trabajo estudia la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en la estimación de índices de precios de propiedades. Amplía el trabajo de Calainho et al. (2022) y evalúa la efectividad de diversos algoritmos de aprendizaje automático (Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, Random Forest y Decision Tree) en las ciudades de Atlanta, Chicago, Los Ángeles, Miami y Phoenix, desde 2000 hasta 2024. El análisis se basa en más de 200,000 transacciones de propiedades y realiza más de 600 estimaciones para evaluar la precisión de estos algoritmos en cinco ciudades. El trabajo analiza diversas ciudades para comprender su impacto en la precisión de los algoritmos y contribuye a la discusión sobre metodologías para estimar índices de bienes raíces, esenciales para la industria. | |
| INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación | |
| 2024-05 | |
| Tesis de maestría | |
| Inglés | |
| INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | |
| Versión publicada | |
| publishedVersion - Versión publicada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencia de Datos e Información |
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| TESTADO_INFOTEC_MCDI_JCATV_13112024_VP.pdf | 1.67 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |