Aprendizagem de Máquina Aplicada a Investimentos Imobiliários

dc.contributor.author	Natalha Cristina da Cruz Machado Benatti
dc.creator	Universidade Federal do Paraná
dc.date.accessioned	2024-11-13T19:17:36Z
dc.date.available	2024-11-13T19:17:36Z
dc.date.issued	2017-10-11
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/1884/93040
dc.description.abstract	Este trabalho apresenta estratégias utilizadas para classificar um imóvel em subvalorizado ou supervalorizado para a devida recomendação deste para compra como forma de investimento. Foi realizado um levantamento de dados de 150 apartamentos na região do bairro Água Verde, em Curitiba, PR, contando com 10 variáveis independentes e uma variável dependente. Foram utilizados os modelos de Regressão Logística e de Máquinas de Vetores Suporte com margens flexíveis abordada com e sem o uso de funções kernel. Os resultados foram comparados dentro desta problemática e então determinado o melhor classificador, resultando em um modelo de fácil aplicação para o utilizador.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.relation.ispartof	II Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2017)
dc.subject	Avaliação de Imóveis
dc.subject	Aprendizagem de Máquina
dc.subject	Máquinas de Vetores Suporte
dc.subject	Regressão Logística.
dc.title	Aprendizagem de Máquina Aplicada a Investimentos Imobiliários
dc.type	Artigo
dc.identifier.ocs	674