El problema
Estimar el precio de una vivienda a partir de sus características — superficie, ubicación, antigüedad. Un problema de regresión supervisada donde el riesgo es evaluar sobre los mismos datos con los que se entrenó.
Resolución
- Análisis exploratorio con Pandas y Seaborn: correlaciones entre variables y precio, distribución de la variable objetivo y detección de valores atípicos.
- Modelo de regresión con Scikit-learn, entrenado sobre la partición de entrenamiento.
- Evaluación con MSE sobre el conjunto de prueba —datos que el modelo nunca vio— para medir el error de generalización.
Tecnologías
Python · Scikit-learn · Pandas · Seaborn · NumPy
Conocimiento demostrado
El flujo completo de una regresión supervisada: desde el análisis exploratorio que señala las variables relevantes hasta la métrica de error que permite evaluar el modelo.