Ejemplo práctico de Machine Learning: precio de vivienda


Detengámonos en un ejemplo práctico de uso de Machine Learning:
Tengo la información de varios años de los precios de venta de viviendas en todo el país junto con docenas de características de cada vivienda: localización , m2, nº de habitaciones, sueldo medio de la zona, etc. ¿Puedo calcular el precio óptimo de una vivienda para este año? 

Este es un gran ejemplo de lo útil que puede resultar Machine Learning para aligerar ventas y mejorar ganancias. No queremos tener a la venta una vivienda a un precio superior al de mercado (no se venderá) ni tampoco queremos tener un precio inferior y reducir el margen de beneficio.

Actualmente el precio se establece "a ojo" por el profesional inmobiliario "según a lo que se hayan vendido otras viviendas similares de la zona". 

El problema de la subjetividad es que se nos pueden pasar por alto la influencia que tienen ciertas características en el precio. Por ejemplo, una vivienda de dos dormitorios y 70 m2 puede tener un precio muy inferior a otra vivienda del mismo tamaño pero de tres dormitorios. 

El precio de ciertos bienes es difícil de calcular usando sólo la intuición


Lo que haremos es, a partir de todos los datos de ventas de las viviendas de años anteriores, intentar calcular el precio óptimo. Cuantas más características tengamos de las viviendas mejor (podemos tener decenas o centenares de datos de cada vivienda), ya que no queremos pasar por alto ningún factor que pueda influir en el precio.

Teniendo esos datos podríamos aplicar los algoritmos adecuados e inferir el precio de venta de una vivienda nueva que nos entre en stock.

El único inconveniente es que tendremos que estar atentos a las condiciones macro económicas. POr ejemplo, si el precio de la vivienda ha estado subiendo en los últimos años un 3%, podemos asumir que este próximo año tendrá  una subida similar. Pero se prevemos que estamos en una burbuja inmobiliaria próxima que va a estallar, tendremos que hacer las correcciones pertinentes sobre la predicción. 


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