Modelo basado en redes neuronales para la predicción de precios de inmuebles Piura - 2021
Fecha
2021Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Esta investigación tuvo como objetivo determinar la efectividad de un modelo
de redes neuronales en la predicción de precios de inmuebles en Piura 2021.
El enfoque de esta investigación fue cuantitativo, porque el modelo se analizó
mediante estadística descriptiva y de regresión, por lo tanto, el tipo de
investigación fue aplicada, el diseño de investigación fue pre experimental y de
nivel explicativo. Entre los resultados se obtuvo que el modelo elegido que se
implementó, fue el modelo secuencial debido a que se basa en función a varias
entradas y única salida. Se obtuvo un set de entrenamiento procesado de
21000 inmuebles entre ventas realizadas y puestos en venta. Se obtuvo
también que la red neuronal tuvo 3 simulaciones, donde arrojó un score de
varianza de 0,8 en la tercera simulación y una efectividad de 25% como
resultado mínimo, utilizando 7 variables de entrada para el modelo y para su
posterior validación. En conclusión, se determinó que el modelo de RNA es
efectivo no solo por las correctas configuraciones realizadas tras cada
simulación, sino por el uso de métricas de sklearn para regresiones y la
selección más óptima de modelo, que permitieron evaluarlo en base a su
precisión durante el entrenamiento.
Colecciones
- Piura [276]