Estimación de los precios de vehı́culos en las ciudades de Bogotá, Cali, Medellı́n y Barranquilla utilizando Web Scraping, modelos de regresión y machine learning
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Date
2021
Authors
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Conocer el precio justo de un vehículo, se ha convertido en una necesidad a la hora de comprar o vender. Sin embargo, los métodos hasta ahora usados y ofrecidos dependen en gran medida de precios estándar fijados de manera única por unas pocas entidades y de vendedores con experiencia. Por esta razón se hace necesario contar con una herramienta que estime de manera aproximada el precio real de los vehículos de acuerdo a un número particular de características, las cuales tienen su aporte en el precio final. En este proyecto, se pretende aprovechar la información encontrada en medios digitales y desarrollar un sistema que facilite al usuario estimar el precio a la hora de adquirir o vender un vehículo.
Description
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Knowing the fair price of a vehicle has become a necessity when buying or selling. However, the methods so far used and offered rely heavily on standard prices set uniquely by a few entities and experienced sellers. For this reason, it is necessary to have a tool to estimate in an approximate way the real price of the vehicles according to a particular number of characteristics, which have their contribution in the final price. In this project, we intend to take advantage of the information found in digital media and develop a system that facilitates the user to estimate the price when buying or selling a vehicle.
Keywords
Estimación, Web Scraping, Tratamiento de datos, Selección de atributos, Modelos de regresión, Machine Learning, Regresión lineal, Regresión lineal generalizada, Regresión lineal polinómica, Árbol de regresión, Bosque aleatorio