PREDIMOV:

PREVISÃO DE PREÇOS DE IMÓVEIS

Autores

  • Ramon Vilela Faculdade de Tecnologia de Ourinhos-FATEC
  • Sidney Carlos Ferrari Faculdade de Tecnologia de Ourinhos-FATEC

Resumo

 

Os algoritmos de Machine learning vêm se provando um diferencial ao lidar com um grande volume de dados e transformá-los em informação que agregue valor de maneira rápida e eficaz. Este trabalho teve como principal objetivo gerar um algoritmo de modelo de predição do valor de um imóvel de aluguel ou venda, com base em características fornecidas por um usuário através de uma interface, que servir˜ao de insumo para um algoritmo de Regressão Linear Múltipla, ridge e lasso com base nos dados dos imóveis anunciados semanalmente no site do Jornal Negocião, Ourinhos-SP.

Biografia do Autor

Ramon Vilela, Faculdade de Tecnologia de Ourinhos-FATEC

Analista de Qualidade TI, graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia de Ourinhos-FATEC

Sidney Carlos Ferrari, Faculdade de Tecnologia de Ourinhos-FATEC

Possui graduação em Matemática pela Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Penápolis (1975), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2002) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos (2016). Atualmente é professor de ensino superior iii/c do Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: estatística, pesquisa de mercado, pesquisa operacional e teoria de filas.

Referências

CARLOTTO, G. B. Previsão da evolução da Covid-19 utilizando métodos de Machine Learning. Trabalho de Graduação (Departamento de Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul-UFRGS, 2021. Disponível em: https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/235618/001137217.pdf?sequence=1. Acesso em: 11 set., 2023.

TEIXEIRA, D. M. Regressão de Lasso, Ridge e Elastic Net. [S.l.). 1 vídeo (6min:23seg.), 2020. Disponível em: Disponível em:https://www.youtube.com/watch?v=LuttGjfSQCc. Acesso em: 11 set. 2023.

GONZALEZ, M. A. S.; FORMOSO, C. T. Análise conceitual das dificuldades na determinação de modelos de formação de preços através de análise de regressão. Minho: Departamento de Engenharia Civil, Universidade do Minho. Disponível em: https://www.civil.uminho.pt/revista/artigos/Num8/Pag_65-75.pdf. Acesso em: 11 set. 20233.

GUIMARÃES, P. R. B. Métodos quantitativos estatísticos. 2 ed. Curitiba [PR]: IESDE Brasil, 2018. Disponível em: https://videoiesde.secure.footprint.net/token=nva=1646678853925~dirs=4~hash=01eb39fe5a37972c1b82c/videoteca/iesde/video/57421_METODOS_QUANTITATIVOS_ESTATISTICOS_2018_PDF/file.pdf. Acesso em: 11 set. 2023.

IBM. Raiz do erro quadrático médio. IBM Cloud Pak for Data-IBM, 2021. Disponível em: https://www.ibm.com/docs/pt-br/cloud-paks/cp-data/3.5.0?topic=overview-root-mean-squared-error. Acesso em 11 set., 2023.

JARDIM, S. Diferença entre o coeficiente de determinação (r²) e coeficiente de correlação (r). [S.l.). 1 vídeo (8min:39seg.), 2014. Disponível em: Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=i5x-UfioHQ4. Acesso em: 11 set. 2023.

JORNAL NEGOCIÃO. Classificados. Ourinhos, 2022. Disponível em:https://classificados.negociao.com.br/category/imoveis. Aceso em: 11 set. 2023.

ORACLE. O que é ciência de dados. Oracle Cloud Infrastructure, 2022. Disponível em: https://www.oracle.com/br/what-is-data-science/#:~:text=Uma%20plataforma%20de%20ci%C3%AAncia%20de%20dados%20reduz%20a%20redund%C3%A2ncia%20e,e%20incorporando%20as%20melhores%20pr%C3%A1ticas. Aceso em: 11 set. 2023.

Downloads

Publicado

2024-03-13

Edição

v. 16 n. 2 (2023): RETEC - Revista de Tecnologias

Seção

Artigos