Aprendizaje de máquinas para el big data inmobiliario

El 20 de marzo de 2019, la revista Journal of Property Research, de Reino Unido, publicó el artículo A machine learning approach to big data regression analysis of real estate prices for inferential and predictive purposes.

Se trata de un estudio realizado por tres investigadores. Uno del grupo de investigación IDINNOV, otro de la Universidad Nacional de Colombia (Medellín), y otro de la Universidad de Antioquia. Este estudio surge de la motivación para contribuir a la creciente necesidad de articular capacidades predictivas de los métodos de aprendizaje de máquinas (machine learning), con  bondades inferenciales de la econometría. El artículo propone una metodología para el análisis de regresión big data de precios inmobiliarios con fines inferenciales y predictivos. La metodología incorpora, entre otros aspectos, un nuevo procedimiento de selección de variables, denominado “muestra incremental con remuestreo” (MINREM). Se utilizan dos casos de prueba, uno nacional y otro internacional. En ambos casos la metodología muestra su valor para obtener modelos parsimoniosos y estables ante diferentes tamaños de muestra, así como funciones de regresión útiles para el uso inferencial y predictivo.

Referencia del artículo:

Pérez-Rave, J., Correa-Morales, J. & González-Echavarría, F. (2019). A machine learning approach to big data regression analysis of real estate prices for inferential and predictive purposes. Journal of Property Research, DOI: 10.1080/09599916.2019.1587489

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