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Properati price inference

En el presente proyecto exploramos un dataset que contiene una colección de propiedades inmobiliarias del sitio web Properati para el año 2017, más aún, implementamos un regresor para realizar inferencias sobre el precio de las propiedades utilizando datos cerrados y texto que contienen las publicaciones en el dataset.

Estructura del repositorio

El scaffolding se encuentra dispuesto de la siguiente manera:

  • 0_Exploratory_Data_Analysis.ipynb: muestra el analisis y exploracion de los datos.
  • 1_Regresion_Properati_Final.ipynb: implementa un regresor realizando tuneo de hiperparámetros.
  • properati.zip: tiene de forma comprimida el archivo properati.csv, el cual es necesario para ejecutar las notebooks.
  • Exploracion: contiene notebooks explorando y graficando desde distintos puntos el dataset, estas notebooks fueron unidas utilizando nbmerge para crear la primer notebook que contiene toda la exploracion.

Equipo